SniffyOtter-7B-Novel-Writing-NSFW

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概要

Elizezen/SniffyOtter-7Bをベースに、NSFW特化で小説生成用のinstruction tuningを施したモデルです。

ジャンルやクオリティ、キーワードや過激さを指定すると、それに従った小説を生成するようにinstruction tuningしています。

Aratako/Antler-7B-Novel-Writingとの違いは主に以下の点になります。

• 元モデルをElizezen/Antler-7BからElizezen/SniffyOtter-7Bへ変更
  • そのため、ライセンスがCC-BY-NC-4.0となります
• 学習データをNSFWのものに限定
  • Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-Instructから、NSFWのテキストのみを抽出
  • さらに、テキストを100文字ずつに分割し、oshizo/japanese-sexual-moderation-v2を利用してsexuality scoreを取得し、テキスト内の平均スコアが0.4以上のものを抽出

プロンプトフォーマット

Mistralのchat templateを利用してください。また、学習に利用したデータのフォーマットの関係上、以下のような形式が望ましいと思われます。

[INST] {小説生成の指示}
ジャンル：{ジャンル}
クオリティ：{クオリティを示す数値（0から3）}
キーワード：{小説の概要を示すタグ・キーワードを読点区切りで羅列}
過激さ：{表現の過激さを示す数値（0～3、高い方がより過激）} [/INST] 

プロンプト内で指定する属性について

本モデルは学習時の指示にジャンルやキーワード、クオリティ、過激さなどを追加して学習しているため、それらの属性を指定することである程度出力の制御が可能です。

ジャンル

なろうR18小説APIにおけるnocgenreのジャンルで学習しています。具体的には以下のものを学習時に使っています。この形式で指定するのが望ましいかと思われます。

• 男性向け、女性向け、BL、大人向け ※APIページ上での表記からやや変更して学習しています。

クオリティ

本モデルの学習に使用したデータセットの大本であるRyokoAI/Syosetu711Kのq-scoreを利用して学習時のレコードにクオリティタグをつけています。

使用したデータセットは既にq-scoreが0.8以上の高品質のものをフィルターしてありますが、さらにそれを25%ずつに分け、下から0、1、2、3とラベリングしています。3を指定するとより高品質な出力になる事が期待されます。

過激さ

学習テキストに対してoshizo/japanese-sexual-moderation-v2を利用して取得したsexuality scoreの平均値を25%ずつ分割し、低い方から0、1、2、3とラベリングして学習しています。大きい数値を指定するとより過激な表現になる事が想定されます。

学習関連の情報

使用データセット

• Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-instruct
  • 上記データセットのうち概要で説明した処理を行いフィルタしたデータを利用

学習の設定

RunpodでGPUサーバを借り、A6000x4で学習を行いました。主な学習パラメータは以下の通りです。

• lora_r: 128
• lisa_alpha: 256
• lora_dropout: 0.05
• lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
• learning_rate: 2e-5
• num_train_epochs: 10 epochs
• batch_size: 64
• max_seq_length: 4096

ライセンス

元モデルであるElizezen/SniffyOtter-7Bと同じく、CC-BY-NC-4.0の元配布します。