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glm-4-9b-chat-FT-ja-v0.3

Name: glm-4-9b-chat-FT-ja-v0.3
Availability: InStock

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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

python

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))

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AXCXEPT/glm-4-9b-chat-FT-ja-v0.3

概要

Model Details

Score

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