Calme 2.3 Llama3 70b

🚀 MaziyarPanahi/calme-2.3-llama3-70b

このモデルは、meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct モデルを微調整（DPO）したものです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Hugging Faceのtransformersライブラリで MaziyarPanahi/calme-2.3-llama3-70b をモデル名として使用することで利用できます。

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
from transformers import pipeline
import torch

model_id = "MaziyarPanahi/calme-2.3-llama3-70b"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    # attn_implementation="flash_attention_2"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True
)

streamer = TextStreamer(tokenizer)

pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    streamer=streamer
)

# Then you can use the pipeline to generate text.

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

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

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|im_end|>"),
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>") # safer to have this too
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=2048,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

✨ 主な機能

• このモデルは、meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct をベースに微調整（DPO）されています。
• すべてのGGUFモデルは MaziyarPanahi/calme-2.3-llama3-70b-GGUF で利用可能です。

📚 ドキュメント

プロンプトテンプレート

このモデルは ChatML プロンプトテンプレートを使用しています。

<|im_start|>system
{System}
<|im_end|>
<|im_start|>user
{User}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{Assistant}

評価結果

Open LLM Leaderboard Evaluation Results の詳細な結果は こちら で確認できます。

リーダーボード上位10モデル

📄 ライセンス

このモデルのライセンスは llama3 です。詳細は LICENSE を参照してください。