owlcr33k/

llm-jp-3-13b-finetune

# llmjp
results = []
for data in tqdm(datasets):
  input = data["input"]

  prompt = f"""### 指示
{input}

### 思考過程
与えられた指示に従って、ステップごとに推論を行って最終解答を導いてください。思考プロセスを明示的に示してください。

### 回答
"""

  tokenized_input = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
  attention_mask = torch.ones_like(tokenized_input)
  with torch.no_grad():
      outputs = model.generate(
          tokenized_input,
          attention_mask=attention_mask,
          max_new_tokens=512,
          do_sample=False,
          repetition_penalty=1.2,
          pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
      )[0]
  output = tokenizer.decode(outputs[tokenized_input.size(1):], skip_special_tokens=True)

  results.append({"task_id": data["task_id"], "input": input, "output": output})