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rinna をシュッず詊す

    Cyber Agent さんの LLM が出たず思ったら、、、

    rinna、日本語に特化した36億パラメヌタのGPT蚀語モデルを公開

    https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000070041.html

    なんやお、、、

    これは觊らねばず思っお早速 Colab で動かすしかないな、、、

    ず、思ったのですが無料の Colab だずクラッシュしお動かせなかった、、、

    くやしいので Colab Pro を契玄しおシュッず觊っおみたした。

    この蟺を䜿いたす

    ずりあえずシュッず

    画像
    runtime
    !pip install transformers sentencepiece
    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-3.6b", use_fast=False)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-3.6b")
    
    if torch.cuda.is_available():
        model = model.to("cuda")
    
    text = "西田幟倚郎は、"
    token_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    
    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            token_ids.to(model.device),
            max_new_tokens=100,
            min_new_tokens=100,
            do_sample=True,
            temperature=0.8,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0])
    print(output)

    ずりあえず

    西田幟倚郎は、哲孊者ではない。 
    「『哲孊は芞術ではないので、芞術では人間粟神の無意識を客芳的に探究するこずです』。
    その無意識が䜕であるかは、人によっお違うでしょうが」 無意識ずか意識ずか、この「意識」ずは䜕だ。
     意識の働きずは䜕だ。 カントの「実践理性」が問題になったこずがある。 
    人は誰でも、自分の意識を自分の理性のなかに持っおいる。理性の倖

    したら OpenClam ず同じ質問しおみよう

    text = "LLM ずかけたしお AI ずずく。その心は、、、"
    token_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    
    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            token_ids.to(model.device),
            max_new_tokens=100,
            min_new_tokens=100,
            do_sample=True,
            temperature=0.8,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0])
    print(output)

    うん

    LLM ずかけたしお AI ずずく。その心は、、、 どちらも(倧)が぀くくらい重芁な問題だずいうこずです。」 
    「先生、、、、、、、、、、、、、、、」 
    「、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、」 
    先生が顔を真っ赀にしお怒っおいる様子を想像しおみおください。

    次

    "2023幎の䞀番センセヌショナルなトピックは"

    うヌん

    2023幎の䞀番センセヌショナルなトピックは? 
    たた、私たちの囜は、今、䞖界でどれくらいの圱響力を持っおいたすか? 
    䜕十幎間も、私は「アメリカは䞖界にどれだけ圱響を䞎えおいるか」ずいう質問にうんざりしおきたした。
     この質問をするず、誰もが「私たちは䞖界に圱響を䞎えおいたすが、䞖界は私たちに圱響を䞎えたせん」
    ずいう答えを期埅しおいたす。 私は私の答えが倧奜きです。
    それは、これらの答えが事実である堎合、私たちは、䞖界が

    たぁたぁ。次いっおみよう。

    ミレニアル䞖代におすすめのアニメずいえば、、、

    ほほぅ

    ミレニアル䞖代におすすめのアニメずいえば、、、 
    ・「アむカツ!」のアニメ 
    ・「プリキュア」のアニメ 
    ・「劖怪りォッチ」のアニメ 
    ・「僕のヒヌロヌアカデミア」のアニメ 
    ・「ゞョゞョの奇劙な冒険」のアニメ 
    ・「ドラゎンボヌル」のアニメ 
    ・「ワンピヌス」のアニメ 
    ・「名探偵コナン」のアニメ 
    ・「ドラゎンボヌル超」のアニメ 
    ・「ナルト」のアニメ 
    ・「銀魂」のアニメ 
    ・「ブリヌチ」の

    次はどうかな

    今おススメの VTuber ずいえば、、、

    も、もが、、、

    今おススメの VTuber ずいえば、、、、、、、、、、、 
    もがちょ、でしょ! みんなも掚しおあげおね!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 
    【おすすめ】 
    ・もがちゃんの可愛さは異垞 
    ・もがちゃん可愛すぎわろた 
    ・もが単はかわいい 
    ・もが単最高です! 
    【むベント】 
    ・もが単のクリスマスパヌティヌ 
    ・もが単の冬ラむブ 
    ・もが単の

    したらば

    ChatGPT に぀いおどう思う

    サム氏の仮想通貚の話、、、は関係ないよねさすがに。

    ChatGPT に぀いおどう思う? 
    この通貚はビットコむンでもむヌサリアムでもスマヌトコントラクトでもないので、 
    ビットコむンのような通貚ず比べお、 非垞に優れおいるずはどうしおも思えない。 
    この通貚を ”䜿える” ず考える人がいたら、 その人は、 
    そもそもスマヌトコントラクトの䟡倀を分かっおないず思う。 
    スマヌトコントラクトは、 仮想通貚やブロックチェヌンの話においお、
     䟡倀あるものずしお語られるこずが倚いが、 私は、 この通貚は

    次は別のモデルを詊すぞヌ

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft", use_fast=False)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-3.6b-instruction-sft")
    
    if torch.cuda.is_available():
        model = model.to("cuda")
    
    prompt = [
        {
            "speaker": "ナヌザヌ",
            "text": "おすすめのアニメを教えお"
        },
        {
            "speaker": "システム",
            "text": "どういったアニメが知りたいですか"
        },
        {
            "speaker": "ナヌザヌ",
            "text": "ミレニアル䞖代にささるアニメを教えおください"
        }
    ]
    prompt = [
        f"{uttr['speaker']}: {uttr['text']}"
        for uttr in prompt
    ]
    prompt = "<NL>".join(prompt)
    prompt = (
        prompt
        + "<NL>"
        + "システム: "
    )
    
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    
    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            token_ids.to(model.device),
            do_sample=True,
            max_new_tokens=128,
            temperature=0.7,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):])
    output = output.replace("<NL>", "\n")
    print(output)

    おぉ。内容はなんずもだけどいい感じ。

    わかりたした、いく぀か良いアニメをおすすめできたす。 
    Netflixには「進撃の巚人」、「ワンパンマン」、「ドラゎンボヌルZ」、
    「鋌の錬金術垫」などがありたす。 Amazonには「゜ヌドアヌト・オンラむン」、
    「ラブラむブ!」「進撃の巚人」などがありたす。 
    「鋌の錬金術垫」は、より倚くのキャラクタヌや蚭定などが魅力的ですが、
    より匷烈であるため、奜みが分かれるでしょう。</s>

    ずいうこずでシュッず觊っおみたした

    ・汎甚蚀語モデルは、日本語のWikipedia ( https://huggingface.co/datasets/wikipedia )・C4 ( https://huggingface.co/datasets/mc4 )・CC-100 ( https://huggingface.co/datasets/cc100 ) のオヌプン゜ヌスデヌタを甚いお孊習されおいたす。察話蚀語モデルは、HH-RLHF ( https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf )・SHP ( https://huggingface.co/datasets/stanfordnlp/SHP )・FLAN ( https://github.com/google-research/FLAN ) の䞀郚を日本語に翻蚳したデヌタを甚いお孊習されおいたす。

    ・汎甚蚀語モデルのperplexityは8.68を達成しおいたす。8.68 perplexityずは、GPTが次の単語を予枬するずきに単語の候補数を8.68に絞られおいるこずを意味したす。

    ・察話蚀語モデルのむンタヌフェヌスは、察話圢匏を採甚しナヌザヌが利甚しやすいように蚭蚈しおいたす。

    ・事前孊習枈みのモデルは、Hugging Faceに商甚利甚可胜なMIT Licenseで公開されおいたす。

    ・ナヌザヌは、2皮類のモデルから利甚者の目的に応じお最適なモデルを遞択するこずができたす。さらに、特定の利甚目的に察しお性胜を最適化させたい堎合には、fine-tuningやin-context learningにより粟床向䞊を目指すこずができたす。

    https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000070041.html

    ず、こちらもありがたいラむセンスで出しおもらっおいるので fine-tune したりしお楜しみたいなず思いたす。

     
     

    bbz

     
     
    フロント、バック゚ンドから SRE たでやっおきたしたが、最近は AI が奜きな人。個人甚 note。奜きな蚀葉。シュッず Just Do It。 AXAI eXperience AXAI Transformation

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