🚀 LongWriter-glm4-9b
LongWriter-glm4-9bは、glm-4-9bをベースに訓練されており、一度に10,000語以上の文章を生成することができます。
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🚀 クイックスタート
LongWriter-glm4-9bの環境要件は、glm-4-9b-chatと同じです(transformers>=4.43.0
)。
💻 使用例
基本的な使用法
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/LongWriter-glm4-9b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/LongWriter-glm4-9b", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True, device_map="auto")
model = model.eval()
query = "Write a 10000-word China travel guide"
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=[], max_new_tokens=32768, temperature=0.5)
print(response)
高度な使用法
vllmを使用することで、1分以内に10,000語以上の文章を生成することができます。以下はそのコード例です。
from vllm import LLM, SamplingParams
model = LLM(
model= "THUDM/LongWriter-glm4-9b",
dtype="auto",
trust_remote_code=True,
tensor_parallel_size=1,
max_model_len=32768,
gpu_memory_utilization=1,
)
tokenizer = model.get_tokenizer()
stop_token_ids = [tokenizer.eos_token_id, tokenizer.get_command("<|user|>"), tokenizer.get_command("<|observation|>")]
generation_params = SamplingParams(
temperature=0.5,
top_p=0.8,
top_k=50,
max_tokens=32768,
repetition_penalty=1,
stop_token_ids=stop_token_ids
)
query = "Write a 10000-word China travel guide"
input_ids = tokenizer.build_chat_input(query, history=[], role='user').input_ids[0].tolist()
outputs = model.generate(
sampling_params=generation_params,
prompt_token_ids=[input_ids],
)
output = outputs[0]
print(output.outputs[0].text)
📄 ライセンス
このモデルのライセンスは、glm-4-9bライセンスに従います。
引用
もしこの研究が役に立った場合は、LongWriterを引用していただけると幸いです。
@article{bai2024longwriter,
title={LongWriter: Unleashing 10,000+ Word Generation from Long Context LLMs},
author={Yushi Bai and Jiajie Zhang and Xin Lv and Linzhi Zheng and Siqi Zhu and Lei Hou and Yuxiao Dong and Jie Tang and Juanzi Li},
journal={arXiv preprint arXiv:2408.07055},
year={2024}
}