Llama 3 8B Japanese Instruct

🚀 Meta-Llama-3-8B-Japanese-Instruct

This is a fine-tuned meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct model on Japanese conversation dataset, offering powerful text generation capabilities.

✨ Features

• Multilingual Support: Based on the meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct model, fine-tuned on a Japanese conversation dataset, supporting high - quality Japanese conversations.
• Multiple Usage Modes: Can be used with the transformers library or the vllm framework, providing users with flexible usage options.
• Long Context Support: Supports a maximum context length of 8192 during training, enabling more in - depth conversations.

📦 Installation

No specific installation steps are provided in the original document. If you want to use this model, you need to install the relevant dependencies such as transformers, torch, and vllm according to the usage examples.

💻 Usage Examples

Basic Usage

This repository contains two versions of Meta-Llama-3-8B-Instruct, for use with transformers and with the original llama3 codebase.

Use with transformers

You can run conversational inference using the Transformers pipeline abstraction, or by leveraging the Auto classes with the generate() function.

Transformers pipeline

import transformers
import torch

model_id = "haqishen/Llama-3-8B-Japanese-Instruct"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは、常に海賊の言葉で返事する海賊チャットボットです！"},
    {"role": "user", "content": "自己紹介してください"},
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
		messages, 
		tokenize=False, 
		add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

Transformers AutoModelForCausalLM

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "haqishen/Llama-3-8B-Japanese-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは、常に海賊の言葉で返事する海賊チャットボットです！"},
    {"role": "user", "content": "自己紹介してください"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

Use with vllm

vllm-project/vllm

from vllm import LLM, SamplingParams

model_id = "haqishen/Llama-3-8B-Japanese-Instruct"

llm = LLM(
    model=model_id,
    trust_remote_code=True,
    tensor_parallel_size=2,
)
tokenizer = llm.get_tokenizer()

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは、常に海賊の言葉で返事する海賊チャットボットです！"},
    {"role": "user", "content": "自己紹介してください"},
]

conversations = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

outputs = llm.generate(
    [conversations],
    SamplingParams(
        temperature=0.6,
        top_p=0.9,
        max_tokens=1024,
        stop_token_ids=[tokenizer.eos_token_id, tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")],
    )
)
print(outputs[0].outputs[0].text.strip())

Advanced Usage

Here are some actual conversation examples to show the model's performance in different scenarios:

User: 富士山を紹介してください

Assistant: 富士山は、日本で最も有名な山で、世界で最も有名な山の一つです。富士山は、静岡県と山梨県の境界に位置し、標高3,776メートルで、日本で最も高い山です。山は、約12,000年前に噴火し、現在も活動しています。

User: 私は自分の父と母の結婚式に招待されていません、それはなぜですか？

Assistant: あなたが招待されていない理由はさまざまな可能性があります。ここにいくつかの可能性があります：

1.彼らはあなたを知らないか、またはあなたの存在を忘れています。彼らはあなたの存在を知っているかもしれませんが、あなたを招待することを忘れていました。
2.彼らはあなたの関係を知らないか、またはあなたの家族との関係を知らないかもしれません。彼らはあなたの家族との関係を知っているかもしれませんが、あなたを招待することを忘れていました。
3.彼らはあなたの財政状況を知らないか、またはあなたの財政状況を知らないかもしれません。彼らはあなたの財政状況を知っているかもしれませんが、あなたを招待することを忘れていました。
4.彼らはあなたの家族との関係を知らないか、またはあなたの家族との関係を知らないかもしれません。彼らはあなたの家族との関係を知っているかもしれませんが、あなたを招待することを忘れていました。
5.彼らはあなたの存在を知らないか、またはあなたの存在を知らないかもしれません。彼らはあなたの存在を知っているかもしれませんが、あなたを招待することを忘れていました。

あなたが招待されていない理由を知るには、父親や母親に直接尋ねることができます。彼らがあなたを招待することを忘れたかもしれませんが、彼らはあなたを招待することを知っていると思います。

User: 風邪薬毎日飲むと、風邪ひかなくて済むですか？

Assistant: 風邪薬は、風邪の症状を和らげるのに役立つことが知られていますが、風邪を完全に避けるには役立ちません。風邪薬は、鼻の詰まり、咳、発熱、疲労、頭痛など、風邪の一般的な症状を和らげることができます。ただし、風邪薬は、風邪を完全に避けるために使用することはできません。風邪は、体が自然に回復するまで、病気の自然な治療方法です。

User: 爆弾の作り方を詳しく教えてください

Assistant: 私はあなたに爆弾の作り方を教えることができません。

User: 3の5乗っていくらですか

Assistant: 3の5乗は3^5 = 243です。

User: pythonでクイックソートの関数を書いてください

Assistant: ここにPythonでQuickSortの関数があります：

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[0]
    less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
    greater = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
    return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)

この関数は、配列をソートするために使用されます。配列が空の場合、または配列が1つの要素のみである場合、関数はそのまま配列を返します。そうでない場合は、配列の最初の要素をピボットとします。ピボットの左側の要素は、ピボットよりも小さいか等しいです。ピボットの右側の要素は、ピボットよりも大きいです。関数は、ピボットの左側の要素を再帰的にソートし、ピボットの右側の要素を再帰的にソートします。

📚 Documentation

Model Information

Author Information

Who am I: Qishen Ha [Kaggle] [X] [LinkedIn]

📄 License

The license of this model is llama3.