概要
GLM-4-9B-Chatを、日本語のWikiデータを選定し、追加学習した日本語に非常に強いスコアを出したモデルです。 Elyza-Tasksにおいては、GPT-4oによる評価結果に基づくと、GPT3.5Turboを超えるスコアを出す結果となりました。 最終的には、名前を変更するかもしれませんが、まだ開発途上の為、v0.3としています。
Model Details
Wikiデータを会話調・Instruction長に修正したDatasetにて、LoRAによる微調整を行っています。
Score
ElyzaTasksをGPT-4oにより自動評価結果においても、GPT-3.5Turboを上回る結果で、10Bを下回るクラスでは非常に高いスコアとなっています。
How to use
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HODACHI/glm-4-9b-chat-FT-ja-v0.3", trust_remote_code=True)
prompt = f"""
リンゴとバナナはどのように似ていますか？
"""
query = "あなたは優秀なアシスタントです。質問を熟考して正確に答えるようにしてください。\n\n" + prompt
inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": query}],
add_generation_prompt=True,
tokenize=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
)
inputs = inputs.to(device)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"HODACHI/glm-4-9b-chat-FT-ja-v0.3",
torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True,
trust_remote_code=True
).to(device).eval()
gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
LICENSE 利用に際しては、GLM-4のライセンス及び、利用規約に準拠する必要があります。 !License !ReadMe