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license: apache-2.0
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license: apache-2.0
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language:
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+
- ja
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+
- en
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| 6 |
+
library_name: transformers
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| 7 |
+
tags:
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+
- japanese
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| 9 |
+
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| 10 |
+
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| 11 |
+
# Tanuki-8x8B-dpo-v1.0
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| 12 |
+
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| 13 |
+
## モデルについて
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+
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| 15 |
+
Tanuki-8x8Bは、フルスクラッチで?トークン事前学習された8x8Bパラメータ（総パラメータ約47B、アクティブパラメータ約13B）の大規模言語モデルです。
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| 16 |
+
Tanuki-8x8B-dpo-v1.0は、Tanuki-8x8BにSFTおよびDPOを適用し作成された対話用モデルです。
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+
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+
## 量子化モデル
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+
- [AWQ 4bit量子化](https://huggingface.co/team-hatakeyama-phase2/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0-AWQ)
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+
- [GPTQ 4bit量子化](https://huggingface.co/team-hatakeyama-phase2/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0-GPTQ-4bit)
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| 21 |
+
- [GPTQ 8bit量子化](https://huggingface.co/team-hatakeyama-phase2/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0-GPTQ-8bit)
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+
- [GGUF量子化](https://huggingface.co/team-hatakeyama-phase2/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0-GGUF)*
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+
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+
*GGUF版は性能低下が発生している可能性があり、非推奨
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## 使い方
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+
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+
```python
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+
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
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+
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| 31 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("weblab-GENIAC/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0", device_map="auto", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True)
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| 32 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weblab-GENIAC/Tanuki-8x8B-dpo-v1.0")
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| 33 |
+
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
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| 34 |
+
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| 35 |
+
messages = [
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+
{"role": "system", "content": "以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。"},
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| 37 |
+
{"role": "user", "content": "AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか？"}
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| 38 |
+
]
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| 39 |
+
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| 40 |
+
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
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+
output_ids = model.generate(input_ids,
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| 42 |
+
max_new_tokens=1024,
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| 43 |
+
temperature=0.5,
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| 44 |
+
streamer=streamer)
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| 45 |
+
```
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| 46 |
+
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| 47 |
+
## プロンプト形式
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+
Tanuki-8x8B-dpo-v1.0は日本語版Alpacaのプロンプトフォーマットを利用します。
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| 49 |
+
```
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| 50 |
+
<s>以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
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| 51 |
+
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| 52 |
+
### 指示:
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| 53 |
+
AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか？
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| 54 |
+
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| 55 |
+
### 応答:
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| 56 |
+
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| 57 |
+
```
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| 59 |
+
なお、本モデルはデフォルトのシステムプロンプトである`以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。`以外を学習していないため、このシステムプロンプトの使用を推奨します。タスクの詳細はユーザープロンプトに記述してください。
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+
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| 61 |
+
## ベンチマーク
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| 62 |
+
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+
**Japanese MT-Bench**
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| 64 |
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GPT-4による評価 (gpt-4-0613、平均スコア算出においてスコア-1は除外)
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| 65 |
+
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| 66 |
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| | Tanuki-8B-dpo-v1.0 | Tanuki-8x8B-dpo-v1.0 |
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| 67 |
+
| ---- | ---- | ---- |
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| 68 |
+
| 平均スコア | 7.24 | 7.96 |
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| 69 |
+
| coding | 5.4 | 6.75 |
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| 70 |
+
| extraction | 6.65 | 6.90|
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| 71 |
+
| humanities | 9.1 | 9.3 |
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| 72 |
+
| math | 3.9 | 5.75 |
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| 73 |
+
| reasoning | 5.75 | 7.35 |
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| 74 |
+
| roleplay | 8.75 | 8.95 |
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| 75 |
+
| stem | 9.35 | 9.40 |
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| 76 |
+
| writing | 9.05 | 8.85 |
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| 77 |
+
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| 78 |
+
GPT-4oによる評価
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| 79 |
+
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| 80 |
+
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| 81 |
+
**人手評価**
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| 82 |
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Chatbot Arena的なシステムを使った人手によるブラインドテストの結果
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| 83 |
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| 84 |
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