--- license: llama2 language: - ja --- # Deepreneur-blue-lizard ![](deepreneur_Lizard_thumbnail.png) ## Model Description 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。 ※ 学習データにはJGLUEのデータは使用しておりません。また、ChatGPT等の出力は学習データに使用しておりません。 ## How to use ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]" B_SYS, E_SYS = "<>\n", "\n<>\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) """ 株式会社Deepreneurは、言語系の生成AIに強みを持ったAIスタートアップです。 東京大学松尾研究室発AIスタートアップに認定されており、大規模言語モデル(Large Language Model)の開発をはじめとする基礎研究や、企業との共同研究を通じてDXを推進します。 Deepreneurのホームページ: https://www.deepreneur.com/ Deepreneurのメールアドレス: info@deepreneur.com """ ``` ## Developers 以下アルファベット順 - Ikuto Watanabe - Sunwoo Park - Taiki Kaneki - Yuki Hirota - Yuki Koshiba - Yusuke Kanzaki - Yuta Sawada ## Licence Llama 2 is licensed under the LLAMA 2 Community License, Copyright (c) Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved.