２

README.md

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 license: apache-2.0
+inference: false
+language: ja
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+
+## 概要
+
+「LOCAL AI HACKATHON」における、チームDataPilot,3つめの成果品です。Line社が開発した「japanese-large-lm-3.6b-instruction-sft」をウィキブックの内容をもとに中学、高校範囲にてファインチューニングを行いました。
+
+## how to use 
+
+```python
+import torch
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline #transformerとtorchがインストールされていることを前提とします。
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrainedmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmartPlus_3.6B_instant_sft")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowSmartPlus_3.6B_instant_sft")
+
+generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
+
+torch.cuda.empty_cache()
+
+input_text = """有機物とは"""
+text = generator(
+    f"ユーザー: {input_text} システム: ",
+    max_length = 100,
+    do_sample = True,
+    temperature = 0.7,
+    top_p = 0.9,
+    top_k = 0,
+    repetition_penalty = 1.1,
+    num_beams = 1,
+    pad_token_id = tokenizer.pad_token_id,
+    num_return_sequences = 1,
+)
+
+print(text)
+
+```
+
+## トークン化:
+
+ユニグラム言語モデルとバイトフォールバックを備えたセンテンスピーストークナイザー(sentencepiece tokenizer)を使用します。日本語トークナイザーによる事前トークン化は適用されません。したがって、ユーザーは生の文をトークナイザーに直接フィードできます。
+
+## ライセンス：
+
+当LLMはオープンソースソフトウェアです。詳しくは下記のリンクをご覧ください。
+https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+## 謝辞：
+
+機材を貸していただいた Witnessさん 、このような機会を与えてくださった さるどらさん 、その他助言を与えてくださった「ローカルLLMに向き合う会」のみなさま、そしてすべての関係者の皆様に感謝を申し上げます。
+
+witnessさん：
+https://twitter.com/i_witnessed_it
+
+
+さるどらさん：
+https://twitter.com/sald_ra
+
+
+ローカルLLMに向き合う会：
+https://discord.com/invite/VuYCYkYaHK