Phi 2 Arxiv Physics Instruct

🚀 Phi-2-arxiv-physics-instruct

このモデルは、ArtifactAI/arxiv-physics-instruct-30k で学習されたPhi-2モデルです。このモデルは研究目的のみで使用されるもので、本番環境での使用は避けてください。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このモデルの概要と使用方法について説明します。

✨ 主な機能

• このモデルは、物理学に関する質問応答を行うことができます。
• 研究目的での使用を想定しています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers datasets huggingface_hub

💻 使用例

基本的な使用法

from huggingface_hub import notebook_login
from datasets import load_dataset, Dataset
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

model = "ArtifactAI/phi-2-arxiv-physics-instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model, trust_remote_code= True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, trust_remote_code=True)

def generate(prompt):
  inputs = tokenizer(f'''Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request If you are adding additional white spaces, stop writing".\n\n### Instruction:\n{prompt}.\n\n### Response:\n ''', return_tensors="pt", return_attention_mask=False)
  streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt= True)
  _ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=500)
  
generate("what is an atom?")

高度な使用法

高度な使用法については、transformers の公式ドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデル詳細

学習データ

このモデルは、ArtifactAI/arxiv-physics-instruct-50k という質問/回答ペアのデータセットで学習されました。質問はt5-baseモデルを使用して生成され、回答はGPT-3.5-turboモデルを使用して生成されました。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で公開されています。

📜 引用

@misc{phi-arxiv-physics-instruct,
    title={phi-2-arxiv-physics-instruct},
    author={Matthew Kenney},
    year={2023}
}