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rinna をシュッと試す

    Cyber Agent さんの LLM が出たと思ったら、、、

    rinna、日本語に特化した36億パラメータのGPT言語モデルを公開

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

    なんやて、、、?

    これは触らねばと思って早速 Colab で動かすしかないな、、、

    と、思ったのですが無料の Colab だとクラッシュして動かせなかった、、、

    くやしいので Colab Pro を契約してシュッと触ってみました。

    この辺を使います

    とりあえずシュッと

    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 = "西田幾多郎は、"
    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)

    とりあえず

    西田幾多郎は、哲学者ではない。 
    「『哲学は芸術ではないので、芸術では人間精神の無意識を客観的に探究することです』。
    その無意識が何であるかは、人によって違うでしょうが」 無意識とか意識とか、この「意識」とは何だ。
     意識の働きとは何だ。 カントの「実践理性」が問題になったことがある。 
    人は誰でも、自分の意識を自分の理性のなかに持っている。理性の外

    したら OpenClam と同じ質問してみよう

    text = "LLM とかけまして AI ととく。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 とかけまして AI ととく。その心は、、、 どちらも(大)がつくくらい重要な問題だということです。」 
    「先生、、、、、、、、、、、、、、、」 
    「、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、」 
    先生が顔を真っ赤にして怒っている様子を想像してみてください。

    次

    "2023年の一番センセーショナルなトピックは?"

    うーん?

    2023年の一番センセーショナルなトピックは? 
    また、私たちの国は、今、世界でどれくらいの影響力を持っていますか? 
    何十年間も、私は「アメリカは世界にどれだけ影響を与えているか」という質問にうんざりしてきました。
     この質問をすると、誰もが「私たちは世界に影響を与えていますが、世界は私たちに影響を与えません」
    という答えを期待しています。 私は私の答えが大好きです。
    それは、これらの答えが事実である場合、私たちは、世界が

    まぁまぁ。次いってみよう。

    ミレニアル世代におすすめのアニメといえば、、、

    ほほぅ?

    ミレニアル世代におすすめのアニメといえば、、、 
    ・「アイカツ!」のアニメ 
    ・「プリキュア」のアニメ 
    ・「妖怪ウォッチ」のアニメ 
    ・「僕のヒーローアカデミア」のアニメ 
    ・「ジョジョの奇妙な冒険」のアニメ 
    ・「ドラゴンボール」のアニメ 
    ・「ワンピース」のアニメ 
    ・「名探偵コナン」のアニメ 
    ・「ドラゴンボール超」のアニメ 
    ・「ナルト」のアニメ 
    ・「銀魂」のアニメ 
    ・「ブリーチ」の

    次はどうかな?

    今おススメの VTuber といえば、、、

    も、もが、、、?

    今おススメの VTuber といえば、、、、、、、、、、、 
    もがちょ、でしょ! みんなも推してあげてね!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 
    【おすすめ】 
    ・もがちゃんの可愛さは異常 
    ・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! 
    【イベント】 
    ・もが単のクリスマスパーティー 
    ・もが単の冬ライブ 
    ・もが単の

    したらば

    ChatGPT についてどう思う?

    サム氏の仮想通貨の話、、、は関係ないよねさすがに。

    ChatGPT についてどう思う? 
    この通貨はビットコインでもイーサリアムでもスマートコントラクトでもないので、 
    ビットコインのような通貨と比べて、 非常に優れているとはどうしても思えない。 
    この通貨を ”使える” と考える人がいたら、 その人は、 
    そもそもスマートコントラクトの価値を分かってないと思う。 
    スマートコントラクトは、 仮想通貨やブロックチェーンの話において、
     価値あるものとして語られることが多いが、 私は、 この通貨は

    次は別のモデルを試すぞー

    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": "ユーザー",
            "text": "おすすめのアニメを教えて?"
        },
        {
            "speaker": "システム",
            "text": "どういったアニメが知りたいですか?"
        },
        {
            "speaker": "ユーザー",
            "text": "ミレニアル世代にささるアニメを教えてください"
        }
    ]
    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。内容はなんともだけどいい感じ。

    わかりました、いくつか良いアニメをおすすめできます。 
    Netflixには「進撃の巨人」、「ワンパンマン」、「ドラゴンボールZ」、
    「鋼の錬金術師」などがあります。 Amazonには「ソードアート・オンライン」、
    「ラブライブ!」「進撃の巨人」などがあります。 
    「鋼の錬金術師」は、より多くのキャラクターや設定などが魅力的ですが、
    より強烈であるため、好みが分かれるでしょう。</s>

    ということでシュッと触ってみました

    ・汎用言語モデルは、日本語のWikipedia ( https://huggingface.co/datasets/wikipedia )・C4 ( https://huggingface.co/datasets/mc4 )・CC-100 ( https://huggingface.co/datasets/cc100 ) のオープンソースデータを用いて学習されています。対話言語モデルは、HH-RLHF ( https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf )・SHP ( https://huggingface.co/datasets/stanfordnlp/SHP )・FLAN ( https://github.com/google-research/FLAN ) の一部を日本語に翻訳したデータを用いて学習されています。

    ・汎用言語モデルのperplexityは8.68を達成しています。8.68 perplexityとは、GPTが次の単語を予測するときに単語の候補数を8.68に絞られていることを意味します。

    ・対話言語モデルのインターフェースは、対話形式を採用しユーザーが利用しやすいように設計しています。

    ・事前学習済みのモデルは、Hugging Faceに商用利用可能なMIT Licenseで公開されています。

    ・ユーザーは、2種類のモデルから利用者の目的に応じて最適なモデルを選択することができます。さらに、特定の利用目的に対して性能を最適化させたい場合には、fine-tuningやin-context learningにより精度向上を目指すことができます。

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

    と、こちらもありがたいライセンスで出してもらっているので fine-tune したりして楽しみたいなと思います。

     
     

    bbz

     
     
    フロント、バックエンドから SRE までやってきましたが、最近は AI が好きな人。個人用 note。好きな言葉。シュッと Just Do It。 AX(AI eXperience) AX(AI Transformation)

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