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license: llama2
language:
- ja
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# Deepreneur-blue-lizard
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Description
<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
Deepreneur-blue-lizardは、MetaのLlama-2-7bに対して、Wikipediaや書籍等の日本語の学習データを用いて追加事前学習と独自データによるファインチューニングを実施したモデルです。
70億パラメータと非常に軽量なモデルであるにも関わらず、JGLUE（日本語タスクにおける評価ベンチマーク）を用いた評価では、ChatGPT-3.5を超えるスコアが算出されており、公開されている日本語モデルの中では最高性能になります。
## How to use
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]"
B_SYS, E_SYS = "<<SYS>>\n", "\n<</SYS>>\n\n"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"
text = "deepreneurについて教えて"
model_name = "Deepreneur/blue-lizard"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.bfloat16,
)
if torch.cuda.is_available():
model = model.to("cuda")
prompt = "{bos_token}{b_inst} {system}{prompt} {e_inst}".format(
bos_token=tokenizer.bos_token,
b_inst=B_INST,
system=f"{B_SYS}{DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}{E_SYS}",
prompt=text,
e_inst=E_INST,
)
with torch.no_grad():
token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
output_ids = model.generate(
token_ids.to(model.device),
max_new_tokens=256,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_special_tokens=True)
print(output)
```
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