--- license: cc-by-sa-4.0 --- # Tora_4B - **rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft**に、1,000,000件の和訳タスクのデータセットをフルパラメータファインチューニングしたモデルです。 - **izumi-lab/llm-japanese-dataset**から翻訳タスクのデータセットを抽出し、学習に使用しました。 - 日英翻訳タスクのデータセットを英日翻訳タスクに修正しました。 - 日本語から英語への変換(日英翻訳)には対応していません。 - [ryota39/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft-en-ja-84k](https://huggingface.co/ryota39/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft-en-ja-84k)も公開しておりますのでご覧ください。 # 学習 - ハードウェア: 1 x NVIDIA RTX A6000(VRAM48GB) - 使用VRAM: 32~34GB - 学習時間: 3h 22m 3s - train/epoch: 4 - train/loss: 1.0551 - eval/loss: 1.550597071647644 - optimizer: Adam - learning_rate: 1.5e-4 - lr_scheduler_type: "cosine" - warmup_steps: 2400 # 学習結果 ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/651e3f30ca333f3c8df692b8/G50HQ5ewqD41QGsYhOkZ-.png) ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/651e3f30ca333f3c8df692b8/ziugVGC5viGuEt_0jC9kS.png) # コード ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/bilingual-gpt-neox-4b-instruction-sft", use_fast=False) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ryota39/Tora_4B") if torch.cuda.is_available(): model = model.to("cuda") prompt = list() prompt.append("指示: 以下の英語を日本語に翻訳してください。") prompt.append("ユーザー: He delivers a presentation under the title of Stress levels estimation from facial video based on non-contact measurement of pulse wave.") prompt.append("システム: ") prompt = '\n'.join(prompt) print(prompt) token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): output_ids = model.generate( token_ids.to(model.device), max_new_tokens=512, do_sample=False, temperature=0.7, top_p=0.85, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, bos_token_id=tokenizer.bos_token_id, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id ) output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):]) print(output) # 彼は、顔のビデオから心拍数と心拍間隔を推定する方法について話した。 ```