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DataPilot/
ArrowMint-Gemma3-4B-ChocoMint-instruct-v0.1

Name: ArrowMint-Gemma3-4B-ChocoMint-instruct-v0.1
Availability: InStock

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DataPilot/ArrowMint-Gemma3-4B-ChocoMint-instruct-v0.1

このモデルは、Google の google/gemma-3-4b-it をベースモデルとしています。

Overview

このモデルは、Unsloth フレームワークと合成データセットを用いてファインチューニングされました。主な目的は、プロンプト追従能力の向上です。ベースモデルである google/gemma-3-4b-it の持つマルチモーダル機能（テキストと画像の入力、テキストの出力）と多言語対応能力を継承しています。

このモデルは、特定の指示や文脈に対する応答精度を高めるようにトレーニングされており、対話システム、コンテンツ生成、タスク実行支援など、より的確な応答が求められる場面での利用に適しています。

How to use

注意: 以下のコードを実行する前に、必要なライブラリをインストールしてください。特に transformers ライブラリは Gemma 3 をサポートするバージョン (4.50.0 以降) が必要です。

pip install -U transformers accelerate torch

画像付き推論

python

from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "DataPilot/ArrowMint-Gemma3-4B-ChocoMint-instruct-v0.1"

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
).eval()

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [{"type": "text", "text": "あなたは素晴らしい日本語アシスタントです。"}]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://cs.stanford.edu/people/rak248/VG_100K_2/2399540.jpg"},
            {"type": "text", "text": "この画像を説明してください。"}
        ]
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True,
    return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]

decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
print(decoded)

画像無し推論

python

from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration
import torch

model_id = "DataPilot/ArrowMint-Gemma3-4B-ChocoMint-instruct-v0.1"

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
).eval()

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [{"type": "text", "text": "あなたは素晴らしい日本語アシスタントです。"}]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "GPT3やGPT3.5などと比べてGPT4はどこがすごいのでしょうか？"}
        ]
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True,
    return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]

decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
print(decoded)

License

このモデルは、ベースモデルである google/gemma-3-4b-it のライセンス条件に従います。詳細については、以下のリンクをご参照ください。

Gemma Terms of Use: https://ai.google.dev/gemma/terms

このモデルを利用する際は、ライセンス条件を遵守してください。