Polka 1.1b Chat

🚀 Polka-1.1B-Chat

eryk-mazus/polka-1.1b-chat は、初めて開発されたポーランド語のモデルで、役立つ会話型アシスタントとして機能し、ローカルで実行することができます。

このモデルは TinyLlama-1.1B をベースに、ポーランド語のテキスト生成をより効率的に行うためのカスタム拡張トークナイザーを備えており、さらに57億トークンで事前学習されています。その後、約6万件の合成生成および機械翻訳されたマルチターン会話でファインチューニングされ、Direct Preference Optimization (DPO) が適用されています。

コンテキストサイズ: 4,096トークン

また、以下のものも同時にリリースしています。

• polka-1.1b - DSIR を使用してサンプリングされたポーランド語コーパスで追加の事前学習を行った拡張トークナイザー付きのベースモデル
• polka-pretrain-en-pl-v1 - 事前学習用データセット
• polka-dpo-v1 - DPOペアのデータセット
• polka-1.1b-chat-gguf - チャットモデル用のGGUFファイル

🚀 クイックスタート

このセクションでは、eryk-mazus/polka-1.1b-chat モデルの基本的な使い方を説明します。

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer

model_name = "eryk-mazus/polka-1.1b-chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16 if torch.cuda.is_bf16_supported() else torch.float16,
    device_map="auto"
)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True)

# You are a helpful assistant.
system_prompt = "Jesteś pomocnym asystentem."
chat = [{"role": "system", "content": system_prompt}]

# Compose a short song on programming.
user_input = "Napisz krótką piosenkę o programowaniu."
chat.append({"role": "user", "content": user_input})

# Generate - add_generation_prompt to make sure it continues as assistant
inputs = tokenizer.apply_chat_template(chat, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
# For multi-GPU, find the device of the first parameter of the model
first_param_device = next(model.parameters()).device
inputs = inputs.to(first_param_device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        inputs,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        max_new_tokens=512,
        temperature=0.2,
        repetition_penalty=1.15,
        top_p=0.95,
        do_sample=True,
        streamer=streamer,
    )

# Add just the new tokens to our chat
new_tokens = outputs[0, inputs.size(1):]
response = tokenizer.decode(new_tokens, skip_special_tokens=True)
chat.append({"role": "assistant", "content": response})

このモデルは vLLM ともシームレスに動作します。

📚 ドキュメント

プロンプトフォーマット

このモデルは、ChatMLをプロンプトフォーマットとして使用しています。

<|im_start|>system
Jesteś pomocnym asystentem.
<|im_start|>user
Jakie jest dzienne zapotrzebowanie kaloryczne dorosłej osoby?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Dla dorosłych osób zaleca się spożywanie około 2000-3000 kcal dziennie, aby utrzymać optymalne zdrowie i dobre samopoczucie.<|im_end|>

このプロンプトは chat template として利用可能です。つまり、上記の例のように tokenizer.apply_chat_template() メソッドを使用してメッセージをフォーマットすることができます。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

📦 関連情報