Tanuki-8B-Instruct
Model Details
- Model type: Llama-3-8B-like pretrained Language Model
- Total seen tokens: 280B
| Params |
Layers |
Hidden size |
Intermediate size |
Attention Heads |
KV Heads |
Context length |
Rope Theta |
| 8b |
32 |
4096 |
14336 |
32 |
8 |
8192 |
500000 |
Usage
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hatakeyama-llm-team/Tanuki-8B-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hatakeyama-llm-team/Tanuki-8B-Instruct", torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
chat = [
{"role": "system", "content": "以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。"},
{"role": "user", "content": "たぬきってなんですか？"},
]
tokenized_input = tokenizer.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
output = model.generate(
tokenized_input,
max_new_tokens=256,
do_sample=True,
temperature=0.7,
repetition_penalty=1.05,
)[0]
print(tokenizer.decode(output))
※生成時にtokenizer.apply_chat_templateではなくtokenizer.encode()を用いる場合は、文末にEOSトークンが挿入されないようadd_special_tokens=Falseを設定してください。
例: tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
tokenizer.apply_chat_templateの場合はadd_special_tokens=Falseがデフォルトのため問題ありません。
