Heron Chat Git ELYZA Fast 7b V0

🚀 Heron GIT Japanese ELYZA Llama 2 Fast 7B

Heron GIT Japanese ELYZA Llama 2 Fast 7Bは、入力された画像について会話ができるビジョン言語モデルです。画像に関する情報を扱うことで、画像に関する質問に答えるなどの機能を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まずインストールガイドに従って環境をセットアップしてください。

💻 使用例

基本的な使用法

import requests
from PIL import Image

import torch
from transformers import AutoProcessor
from heron.models.git_llm.git_gpt_neox import GitGPTNeoXForCausalLM

device_id = 0

# prepare a pretrained model
model = GitGPTNeoXForCausalLM.from_pretrained(
    'turing-motors/heron-chat-git-ELYZA-fast-7b-v0', torch_dtype=torch.float16
)
model.eval()
model.to(f"cuda:{device_id}")

# prepare a processor
processor = AutoProcessor.from_pretrained('turing-motors/heron-chat-git-ELYZA-fast-7b-v0')

# prepare inputs
url = "https://www.barnorama.com/wp-content/uploads/2016/12/03-Confusing-Pictures.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

text = f"##human: これは何の写真ですか？\n##gpt: "

# do preprocessing
inputs = processor(
    text,
    image,
    return_tensors="pt",
    truncation=True,
)
inputs = {k: v.to(f"cuda:{device_id}") for k, v in inputs.items()}

# set eos token
eos_token_id_list = [
    processor.tokenizer.pad_token_id,
    processor.tokenizer.eos_token_id,
]

# do inference
with torch.no_grad():
    out = model.generate(**inputs, max_length=256, do_sample=False, temperature=0., eos_token_id=eos_token_id_list)

# print result
print(processor.tokenizer.batch_decode(out)[0])

📚 ドキュメント

モデルの詳細

• 開発元: Turing Inc.
• アダプタータイプ: GIT
• 言語モデル: ELYZA Japanese Llama-2 7B fast instruct
• 言語: 日本語

学習について

このモデルは、まずアダプターを使用してSTAIR Captionsで初期学習されました。次のフェーズでは、LoRAを使用してLLaVA-Instruct-150K-JAとJapanese Visual Genomeでファインチューニングされました。

学習データセット

• LLaVA-Instruct-150K-JA
• Japanese STAIR Captions
• Japanese Visual Genome VQA dataset

使用目的と制限事項

使用目的

このモデルは、チャットアプリケーションや研究目的での使用を想定しています。

制限事項

このモデルは不正確または誤った情報を生成する可能性があり、その精度は保証されていません。まだ研究開発段階にあります。

📄 ライセンス

このモデルはCC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されています。

🔗 引用方法

@misc{GitElyzaFast, 
    url    = {[https://huggingface.co/turing-motors/heron-chat-git-ELYZA-fast-7b-v0](https://huggingface.co/turing-motors/heron-chat-git-ELYZA-fast-7b-v0)}, 
    title  = {Heron GIT Japanese ELYZA Llama 2 Fast 7B}, 
    author = {Yuichi Inoue, Kotaro Tanahashi, and Yu Yamaguchi}
}

関連文献の引用

@misc{touvron2023llama,
      title={Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models}, 
      author={Hugo Touvron and Louis Martin and Kevin Stone and Peter Albert and Amjad Almahairi and Yasmine Babaei and Nikolay Bashlykov and Soumya Batra and Prajjwal Bhargava and Shruti Bhosale and Dan Bikel and Lukas Blecher and Cristian Canton Ferrer and Moya Chen and Guillem Cucurull and David Esiobu and Jude Fernandes and Jeremy Fu and Wenyin Fu and Brian Fuller and Cynthia Gao and Vedanuj Goswami and Naman Goyal and Anthony Hartshorn and Saghar Hosseini and Rui Hou and Hakan Inan and Marcin Kardas and Viktor Kerkez and Madian Khabsa and Isabel Kloumann and Artem Korenev and Punit Singh Koura and Marie-Anne Lachaux and Thibaut Lavril and Jenya Lee and Diana Liskovich and Yinghai Lu and Yuning Mao and Xavier Martinet and Todor Mihaylov and Pushkar Mishra and Igor Molybog and Yixin Nie and Andrew Poulton and Jeremy Reizenstein and Rashi Rungta and Kalyan Saladi and Alan Schelten and Ruan Silva and Eric Michael Smith and Ranjan Subramanian and Xiaoqing Ellen Tan and Binh Tang and Ross Taylor and Adina Williams and Jian Xiang Kuan and Puxin Xu and Zheng Yan and Iliyan Zarov and Yuchen Zhang and Angela Fan and Melanie Kambadur and Sharan Narang and Aurelien Rodriguez and Robert Stojnic and Sergey Edunov and Thomas Scialom},
      year={2023},
      eprint={2307.09288},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}