基于日语数据集的解码器语言模型
OpenCALM是由CyberAgent开发的语言模型,利用日语数据集进行训练,支持文本生成和自然语言处理。该模型使用GPT-NeoX库编写,提供多种规模的架构选择,如small、medium和large。open-calm-3b版本拥有2.7B参数,采用Transformer架构,提升了语言生成质量,适用于大规模日语语料库处理。
OpenCALM-3B是由CyberAgent公司研发的一套仅包含解码器的语言模型。这个模型专门用于处理和分析日语数据集,帮助用户更好地进行日语自然语言处理作业。
如果要使用OpenCALM-3B模型,可以通过以下Python代码进行调用:
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/open-calm-3b", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/open-calm-3b") 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)
该代码展示了如何加载模型和分词器,并生成自然语言文本。
OpenCALM模型家族包含不同规模的模型,可以根据具体需求来选择合适的模型:
模型 | 参数数量 | 层数 | 维度 | 头数 | 开发人员 |
---|---|---|---|---|---|
open-calm-small | 160M | 12 | 768 | 12 | 19.7 |
open-calm-medium | 400M | 24 | 1024 | 16 | 13.8 |
open-calm-large | 830M | 24 | 1536 | 16 | 11.3 |
open-calm-1b | 1.4B | 24 | 2048 | 16 | 10.3 |
open-calm-3b | 2.7B | 32 | 2560 | 32 | 9.7 |
open-calm-7b | 6.8B | 32 | 4096 | 32 | 8.2 |
所有这些模型都是基于Transformer框架开发的语言模型,专注于日语的处理。
该模型由CyberAgent, Inc.开发,项目作者是Ryosuke Ishigami。
OpenCALM-3B的训练数据集主要来源于日语的Wikipedia和Common Crawl。
OpenCALM-3B模型使用的许可证是Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0国际许可(CC BY-SA 4.0)。在使用该模型时,需适当注明CyberAgent, Inc.的贡献。
项目使用的库是GPT-NeoX,可以通过以下引用方式进行引用:
@software{gpt-neox-library, title = {{GPT-NeoX: Large Scale Autoregressive Language Modeling in PyTorch}}, 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}, }
这些信息提供了对项目的全面概览,有助于了解其应用和使用方法。
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