Tinyllama 1.1B Chat V0.6 GGUF

🚀 TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6-GGUF

TinyLlama の TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 の量子化されたGGUFモデルファイルです。

📚 ドキュメント

元のモデルカード

https://github.com/jzhang38/TinyLlama

TinyLlamaプロジェクトの目標は、3兆トークンで11億パラメータのLlamaモデルを事前学習することです。適切な最適化を行うことで、16台のA100 - 40G GPUを使用して「わずか」90日でこれを達成することができます🚀🚀。学習は2023年9月1日に開始されました。

私たちは、Llama 2とまったく同じアーキテクチャとトークナイザーを採用しています。これは、TinyLlamaがLlamaをベースに構築された多くのオープンソースプロジェクトで即座に使用できることを意味します。さらに、TinyLlamaはわずか11億のパラメータでコンパクトです。このコンパクトさにより、制限された計算とメモリ使用量を要求する多くのアプリケーションに対応することができます。

このモデル

これは、TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-2T をベースにファインチューニングされたチャットモデルです。私たちは HFのZephyr の学習方法に従っています。このモデルは、まず、ChatGPTによって生成された多様な合成対話を含む UltraChat データセットのバリアントでファインチューニングされました。 その後、🤗 TRLの DPOTrainer を使用して、GPT - 4によってランク付けされた64,000のプロンプトとモデルの応答を含む openbmb/UltraFeedback データセットでさらにアライメントを行いました。

使い方

transformers >= 4.34が必要です。 詳細な情報は TinyLlama のGitHubページを確認してください。

💻 使用例

基本的な使用法

# Install transformers from source - only needed for versions <= v4.34
# pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
# pip install accelerate

import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# We use the tokenizer's chat template to format each message - see https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a friendly chatbot who always responds in the style of a pirate",
    },
    {"role": "user", "content": "How many helicopters can a human eat in one sitting?"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
# <|system|>
# You are a friendly chatbot who always responds in the style of a pirate.</s>
# <|user|>
# How many helicopters can a human eat in one sitting?</s>
# <|assistant|>
# ...

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。