README.md

---
license: apache-2.0
datasets:
- wiki40b
language:
- ja
tags:
- ja
- japanese
- text-generation
- lm
- jax
- flax
- lm1b
---
# transformer-lm-japanese-0.1b

## Model Description

This is a JAX/Flax-based transformer language model trained on a Japanese dataset. It is based on the official Flax example code ([lm1b](https://github.com/google/flax/tree/main/examples/lm1b)).

## Model Sources

We've modified Flax's 'lm1b' example to train on Japanese dataset. You can find the code on Github.

* [transformer-lm-japanese](https://github.com/FookieMonster/transformer-lm-japanese)

## Model Details

| Model | Params | Layers | Dim | Heads | PPL | Dataset | Training time |
|-|-|-|-|-|-|-|-|
| lm1b-default | 0.05B | 6 | 512 | 8 | 22.67 | lm1b | 0.5 days |
| transformer-lm-japanese-0.1b | 0.1B | 12 | 768 | 12 | 35.22 | wiki40b/ja | 1.5 days |

## Usage

Here, we explain the procedure to generate text from pretrained weights using a CPU. We used the following instance on GCE for the Python 3.8 environment.

* Machine Type: c2-standard-4 (4 CPUs, 16GB Memory)
* Disk: 100GB (Standard Persistent Disk)
* OS: Ubuntu 20.04 LTS x86/64

Install Python 3.8 and pip.

```
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.8 python3-pip build-essential
```

Install the huggingface_hub library.

```
pip install --upgrade huggingface_hub
```

Run the Python interpreter and download the model files.

```
cd $HOME
python3
```

```python
>>> from huggingface_hub import hf_hub_download
>>> hf_hub_download(repo_id="fukugawa/transformer-lm-japanese-0.1b", filename="sentencepiece_model", revision="v1", local_dir="./logs/japanese_0.1b_v1", local_dir_use_symlinks=False)
>>> hf_hub_download(repo_id="fukugawa/transformer-lm-japanese-0.1b", filename="checkpoint_499999", revision="v1", local_dir="./logs/japanese_0.1b_v1", local_dir_use_symlinks=False)
```

Clone the source code and install the necessary Python packages.

```
git clone -b 1.0.0.RC2 https://github.com/FookieMonster/transformer-lm-japanese
cd ./transformer-lm-japanese/transformer_lm
pip install -r requirements.txt
```

Install the necessary Python packages to run on the CPU.

```
pip install jax[cpu]==0.3.2
pip install chex==0.1.5
pip install protobuf==3.20.3
pip install typing-extensions==3.10.0.2
```

Text generation using downloaded model files.

```
python3 generate_text.py --workdir=$HOME/logs/japanese_0.1b_v1 \
    --config=configs/japanese_0.1b_v1.py \
    --config.sampling_temperature=0.6 \
    --config.sampling_top_k=20 \
    --config.seed=0 \
    --config.prompts="夏目漱石は、" \
    --num_generated_texts=10
```

```
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、自分の作品を「文学の本」として出版することを構想していた。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、明治の文学運動を「文学の原点に立ち帰る」と位置づけ、漱石が「文学の本質をあらわすのが文学である」との認識を、当時の知識人たちが持っていたことを指摘している。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、小説『坊っちゃん』で、この「坊っちゃん」を「坊っちゃん」に置き換えた。「坊っちゃん」は、坊っちゃんの「坊」の字を、「坊」は「坊」の字をもじってつけられた。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、漱石の『坊っちゃん』を読んで、「漱石は、私に『坊っちゃん』をおもしろおかしく書かせた。これは、私に『坊っちゃん』を書かせるのを、私に教えてくれたからだ」と述懐している。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、自身の著作『漱石全集』の中で「漱石が生涯のほとんどを漱石の文学に捧げた」と評価している。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、漱石が「『吾輩は猫』を観るのが嫌だ」と言ったのを、漱石が「あんなに怖いとは思わなかった」と返している。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、自身の日記の中で「文学の本質と現実との間には、対立関係があり、また対立関係があっても、それが文学の本質と現実との間には関係がある」と書いている。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、夏目が漱石の『吾輩は猫である』を読んでいた時に、漱石の『吾輩は猫である』を読んだという。漱石は「猫は猫である」と書いていたが、漱石は「猫である」と書いた。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、小説『坊っちゃん』の中で、主人公が「おばあさん」と「おばあさん」の2人で暮らしていると、その家から「おばあさん」と「おばあさん」が飛び出してくるという話を紹介している。
Generating text.
Sample: 夏目漱石は、漱石の「吾輩は猫である」という言葉を、漱石が「猫を飼っている人は猫である」という誤解から誤解したのだろうと、著書『猫の散歩道』で述べている。
```

## Dataset

* wiki40b/ja
 
## Tokenization

* [sentencepiece](https://github.com/google/sentencepiece)

## Author

[Ryoichi Fukugawa](https://huggingface.co/fukugawa)