llm-jp-13b-v2.0

llm-jp-13b-v2.0项目介绍

项目背景

llm-jp-13b-v2.0是由日本的LLM-jp项目开发的大型语言模型，该项目通过合作致力于推动语言处理技术的发展。这些模型能够处理多语言环境，包括英语和日语等。

模型变体

本项目提供了两类模型：

指令模型：这些模型在特定任务上经过调优，适合在指令执行上的应用。
- 例如：llm-jp-13b-instruct-full-dolly-ichikara_004_001_single-oasst-oasst2-v2.0
预训练模型：这些模型适用于广泛的自然语言处理任务，为开放的应用场景提供基础支持。
- 例如：llm-jp-13b-v2.0

技术细节

模型类型：基于Transformer的语言模型。
模型参数：13亿参数，40层，5120大小的隐藏层，40个头部，支持4096的上下文长度。
训练数据：处理的总数据量为2560亿个token。

使用说明

模型使用的是Hugging Face Transformers等相关库来加载和进行推理。以下是一个简单的使用示例：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llm-jp/llm-jp-13b-v2.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llm-jp/llm-jp-13b-v2.0", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
text = "自然言語処理とは何か"
tokenized_input = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        tokenized_input,
        max_new_tokens=100,
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
        repetition_penalty=1.05,
    )[0]
print(tokenizer.decode(output))