许可协议：llama2
支持语言：

• 日语
• 英语

ELYZA日语Llama-2-7b模型

模型说明

ELYZA日语Llama-2-7b是基于Llama2架构，通过追加预训练扩展日语能力的语言模型。
详情请参阅技术博客。

使用方式

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

B_INST, E_INST = "[指令开始]", "[指令结束]"
B_SYS, E_SYS = "<<系统>>\n", "\n<<系统结束>>\n\n"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "你是一位诚实可靠的日本智能助手。"
text = "请创作一篇短篇小说，讲述熊去海边与海豹成为朋友，最终回家的故事。"

model_name = "elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto")

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

prompt = "{起始符}{指令开始} {系统提示}{内容} {指令结束} ".format(
    起始符=tokenizer.bos_token,
    指令开始=B_INST,
    系统提示=f"{B_SYS}{DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}{E_SYS}",
    内容=text,
    指令结束=E_INST,
)

with torch.no_grad():
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    
    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=256,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_special_tokens=True)
print(output)
"""
明白了。以下是关于熊去海边与海豹成为朋友，最终回家的短篇小说：

熊正在山林里酣睡。
沉睡中的熊梦见自己漫步在海边。
那里有只海豹。
熊主动向海豹搭话。

"早上好"熊说道，海豹惊讶地抬起头。
"啊，你好"海豹回应。
熊想和海豹做朋友。

"我是熊先生。"熊继续说着...
"""

ELYZA日语Llama-2-7b系列模型

开发团队

（按字母顺序排列）

• Akira Sasaki
• Masato Hirakawa
• Shintaro Horie
• Tomoaki Nakamura

许可协议

Llama 2采用LLAMA 2社区许可协议，版权归Meta Platforms, Inc.所有。

引用格式

@misc{elyzallama2023, 
      title={ELYZA日语Llama-2-7b}, 
      url={https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b}, 
      author={Akira Sasaki and Masato Hirakawa and Shintaro Horie and Tomoaki Nakamura},
      year={2023},
}

参考文献

@misc{touvron2023llama,
      title={Llama 2：开放基础与微调对话模型}, 
      author={Hugo Touvron等83位作者},
      year={2023},
      eprint={2307.09288},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}