モデルについて
Qwen/Qwen1.5-0.5Bを日英データ5Bトークンで継続事前学習したモデルです。
ベンチマークのスコアは低下していますが、ベースモデルよりも安定して日本語を出力するようになっています。
詳細はこちらをご覧ください。
ベンチマーク
Stability-AI/lm-evaluation-harnessの3項目で評価
| モデル | jsquad(1-shot) | jcommonsenseqa(1-shot) | jnli(1-shot) |
|---|---|---|---|
| Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1 | 26.4295 | 0.2663 | 0.5509 |
| Qwen/Qwen1.5-0.5B | 31.3597 | 0.2556 | 0.5534 |
名前について
日本の在来馬であるトカラ馬から
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1')
pipe = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
prompt = "大規模言語モデルとは、"
print(pipe(prompt, max_length=128, repetition_penalty=1.1, temperature=0.7, top_p=0.95))