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RichardErkhov/
Kendamarron_-_Tokara-0.5B-Chat-v0.1-gguf

Name: Kendamarron_-_Tokara-0.5B-Chat-v0.1-gguf
Availability: InStock

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Quantization made by Richard Erkhov.

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Tokara-0.5B-Chat-v0.1 - GGUF

Model creator: https://huggingface.co/Kendamarron/
Original model: https://huggingface.co/Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-v0.1/

Name	Quant method	Size
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q2_K.gguf	Q2_K	0.23GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	0.24GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.IQ3_S.gguf	IQ3_S	0.25GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	0.25GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.IQ3_M.gguf	IQ3_M	0.26GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q3_K.gguf	Q3_K	0.26GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	0.26GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	0.28GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	0.28GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q4_0.gguf	Q4_0	0.29GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	0.29GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	0.29GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q4_K.gguf	Q4_K	0.3GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	0.3GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q4_1.gguf	Q4_1	0.3GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q5_0.gguf	Q5_0	0.32GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	0.32GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q5_K.gguf	Q5_K	0.33GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	0.33GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q5_1.gguf	Q5_1	0.34GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q6_K.gguf	Q6_K	0.36GB
Tokara-0.5B-Chat-v0.1.Q8_0.gguf	Q8_0	0.47GB

Original model description:

license: other license_name: tongyi-qianwen-research license_link: >- https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B/blob/main/LICENSE language:

ja
en pipeline_tag: text-generation

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Tokara-0.5B-v0.1にchat vectorで対話能力を加えたモデルになります。

0.5Bというモデルサイズにしてはコミュニケーションが行えるモデルになっています。

chat vectorに使ったモデルはマルチターンの学習を行ったモデルになっているので、複数ターンの会話も行えるはずです。

モデルサイズの問題なのか、repetition_penaltyを1.15～1.25くらいにしないと早めに繰り返しが始まります。

詳細はこちらをご覧ください。

レシピ

Tokara-0.5B-v0.1
0.24*(Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat - Qwen/Qwen1.5-0.5B)
0.56*(Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-dolly-jimba - Kendamarron/Tokara-0.5B-v0.1)

ベンチマーク

Japanese MT-benchの6カテゴリをシングルターンで評価

Extraction	Humanities	Reasoning	Roleplay	STEM	Writing
1.3	2.6	2.5	3.8	2.3	3.2

名前について

日本の在来馬であるトカラ馬から

python

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = "cuda"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    'Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-v0.1',
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map=device,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Kendamarron/Tokara-0.5B-Chat-v0.1')

messages = [
  {"role": "system", "content": "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。"},
  {"role": "user", "content": "野菜は体にいいですか？"}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
  messages,
  tokenize=False,
  add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
  model_inputs.input_ids,
  max_new_tokens=256,
  do_sample=True,
  top_p=0.95,
  top_k=40,
  temperature=0.7,
  repetition_penalty=1.1,
  pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
  eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
  no_repeat_ngram_size=2
  )
generated_ids = [
  output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(response)

# はい、野食が健康や美容に良いと言われています。身体を健康的なものにするには、バランス良く摂取することが重要です。
# 野球少年であれば、1日500g程度の野味（たんぱく質）を一日3回以上摌る方法があります。また、ビタミンB群やCも含んでおり、お子様向けには食物繊維（食物中含まれる植物性糖）や亜鉛、カリウムなどの栄養素も豊富です。
# 
# 一方、過剰な野草農業や化学肥料の使用によって生じる不自然な添加物・残留農薬（有害な生物的散布物）などは、人体にとって害になる可能性がありますので、科学的に根拠のある安全な方法で野生活をしてください。野遊びや野炊き以外にも、季節ごとに特徴ある食材が利用可能ですが、その内容や量は慎重に行われるようにしましょう。ぜひ、手軽に自宅でも楽しめる方法と知識をお伝えできるよう、心から応援いたします！

RichardErkhov/Kendamarron_-_Tokara-0.5B-Chat-v0.1-gguf

Original model description:

モデルについて

レシピ

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RichardErkhov/
Kendamarron_-_Tokara-0.5B-Chat-v0.1-gguf