日本语代码模型的新前沿,改进生成与理解
该项目是在Code Llama基础上增加预训练以增强日语能力的模型。它为开发者在处理日语编程任务时提供了出色的代码生成与理解性能。该模型可用于Hugging Face平台,通过库如transformers和GPU加速实现高效运行,使其成为开发者满足各类编程与语言需求的重要工具。
ELYZA-japanese-CodeLlama-7b是一个基于Code Llama模型进行扩展和改进的项目,其目的是提升模型对日语的处理能力。这个模型通过额外的预训练步骤,增强了其在生成和理解日语文本的能力。有关更多细节,可以参考相关的博客文章。
为了使用ELYZA-japanese-CodeLlama-7b模型,用户可以按照以下Python代码示例进行操作:
import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]" B_SYS, E_SYS = "<<SYS>>\n", "\n<</SYS>>\n\n" DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。" text = "エラトステネスの篩についてサンプルコードを示し、解説してください。" model_name = "elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-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 = "{bos_token}{b_inst} {system}{prompt} {e_inst} ".format( bos_token=tokenizer.bos_token, b_inst=B_INST, system=f"{B_SYS}{DEFAULT_SYSTEM_PROMPT}{E_SYS}", prompt=text, e_inst=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=768, 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)
该代码示例说明了如何调用ELYZA-japanese-CodeLlama-7b模型来生成关于“埃拉托色尼筛法”这一数学算法的代码示例及解释。
ELYZA-japanese-CodeLlama-7b提供了两个不同的模型版本,具体信息如下:
模型名称 | 词汇表大小 | 参数数量 |
---|---|---|
elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b | 32016 | 6.27亿 |
elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b-instruct | 32016 | 6.27亿 |
该项目由以下开发者团队按字母顺序整理:
该模型依据LLAMA 2社区许可协议许可,由Meta Platforms, Inc.版权所有。
在学术或研究作品中引用该项目时,可以使用以下BibTeX格式:
@misc{elyzacodellama2023, title={ELYZA-japanese-CodeLlama-7b}, url={https://huggingface.co/elyza/ELYZA-japanese-CodeLlama-7b}, author={Akira Sasaki and Masato Hirakawa and Shintaro Horie and Tomoaki Nakamura}, year={2023}, }
以下是与项目相关的其他参考文献:
@misc{rozière2023code, title={Code Llama: Open Foundation Models for Code}, author={Baptiste Rozière and Jonas Gehring and others}, year={2023}, eprint={2308.12950}, } @misc{touvron2023llama, title={Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models}, author={Hugo Touvron and others}, year={2023}, eprint={2307.09288}, }
希望以上信息可以帮助大家更好地了解ELYZA-japanese-CodeLlama-7b项目的功能和应用场景。
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