license: cc-by-sa-4.0 datasets:

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• 因果语言模型 inference: false

OpenCALM-大模型

模型描述

OpenCALM是由CyberAgent公司开发的一套基于日语数据集预训练的仅解码器语言模型系列。

使用方法

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/open-calm-large", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/open-calm-large")

inputs = tokenizer("AIによって私達の暮らしは、", return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    tokens = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=64,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.05,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    )
    
output = tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True)
print(output)

模型详情

• 开发机构: CyberAgent株式会社
• 模型类型: 基于Transformer的语言模型
• 语言: 日语
• 基础库: GPT-NeoX
• 许可证: OpenCALM采用知识共享署名-相同方式共享4.0国际许可协议(CC BY-SA 4.0)。使用本模型时，请注明来源为CyberAgent株式会社。
  • 英文示例：This model is a fine-tuned version of OpenCALM-XX developed by CyberAgent, Inc. The original model is released under the CC BY-SA 4.0 license, and this model is also released under the same CC BY-SA 4.0 license. For more information, please visit: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
  • 日文示例：本モデルは、株式会社サイバーエージェントによるOpenCALM-XXをファインチューニングしたものです。元のモデルはCC BY-SA 4.0ライセンスのもとで公開されており、本モデルも同じくCC BY-SA 4.0ライセンスで公開します。詳しくはこちらをご覧ください: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

训练数据集

• 日语维基百科
• 日语Common Crawl数据集

作者

Ryosuke Ishigami

引用文献

@software{gpt-neox-library,
  title = {{GPT-NeoX: 基于PyTorch的大规模自回归语言建模库}},
  author = {Andonian, Alex and Anthony, Quentin and Biderman, Stella and Black, Sid and Gali, Preetham and Gao, Leo and Hallahan, Eric and Levy-Kramer, Josh and Leahy, Connor and Nestler, Lucas and Parker, Kip and Pieler, Michael and Purohit, Shivanshu and Songz, Tri and Phil, Wang and Weinbach, Samuel},
  url = {https://www.github.com/eleutherai/gpt-neox},
  doi = {10.5281/zenodo.5879544},
  month = {8},
  year = {2021},
  version = {0.0.1},
}