Llama 3.2 1B Instruct FitnessAssistant

🚀 Llama-3.2-1B-Instruct LoRA重みでファインチューニングされたモデルカード

このモデルは、"meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct" をLoRA (Low-Rank Adaptation) 重みを使用してファインチューニングしたバージョンです。様々なトピックに関する質問に答え、情報を提供するために訓練されています。このモデルは 🤗 Hugging Face transformers ライブラリと共に使用するように設計されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルはLlama-3.2-1B-Instructアーキテクチャに基づいており、特定の下流タスクでのパフォーマンスを向上させるためにLoRA重みでファインチューニングされています。より焦点を絞った文脈的な応答を可能にするため、慎重に選択されたデータセットで訓練されています。このモデルは、GPUリソースが限られた環境でも良好なパフォーマンスを発揮するように、FP16やデバイスマッピングなどの最適化が施されています。

モデルのソース [オプション]

• リポジトリ: https://huggingface.co/Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-FitnessAssistant/tree/main

✨ 主な機能

直接利用

このモデルは、英語での汎用的な質問応答や情報検索タスクに直接使用できます。チャットボットやバーチャルアシスタントに適しており、文脈的な応答が重要なシナリオで良好なパフォーマンスを発揮します。

下流利用

このモデルは、会話理解と自然言語生成を必要とする特定のタスクに対してさらにファインチューニングすることもできます。

想定外の利用

このモデルは、汎用的な自然言語処理以外のタスクには適していません。重要な意思決定、詳細な科学的または法的知識を必要とするタスク、またはユーザーの安全やプライバシーに影響を与える可能性のあるアプリケーションには使用しないでください。

🔧 技術詳細

バイアス、リスク、制限事項

このモデルは精選されたデータセットでファインチューニングされていますが、依然として基盤となるLlamaモデルのバイアスを引き継いでいます。ユーザーは、敏感なまたは偏ったコンテキストでの使用には注意する必要があります。なぜなら、このモデルは訓練データに存在するバイアスを反映した出力を誤って生成する可能性があるからです。

⚠️ 重要提示

ユーザー（直接利用者と下流利用者の両方）は、このモデルの潜在的なリスクと制限事項（言語のバイアスやドメインの制限など）を認識する必要があります。重要なアプリケーションにデプロイする前に、より堅牢な評価を行うことをおすすめします。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、このモデルを始めることができます。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルの読み込み
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# トークナイザーの読み込み
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# テキストの生成
inputs = tokenizer("Your input text here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📦 インストール

訓練データ

このモデルは、文脈的な質問応答タスクと汎用的な会話用途に最適化されたカスタムデータセットでファインチューニングされています。モデルの汎化能力を高めるため、データセットは訓練セットと検証セットに分割されています。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

• 精度: FP16混合精度
• エポック数: 10
• バッチサイズ: 4
• 学習率: 2e-4

時間

• 訓練時間: Google ColabのT4 GPUで約1時間

モデルの検証

モデルの解釈性のために、transformersのパイプラインなどのツールを使用すると、モデルのアテンションメカニズムを可視化し、出力を解釈することができます。ただし、このモデルはブラックボックスモデルであることに注意してください。

環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019) で提示された Machine Learning Impact calculator を使用して推定することができます。

技術仕様

モデルアーキテクチャと目的

このモデルは、自然言語処理タスク用に設計されたトランスフォーマーベースのLlamaアーキテクチャに従っています。LoRA重みを使用したファインチューニングの目的は、文脈理解と応答精度を向上させることでした。

コンピューティングインフラストラクチャ

ハードウェア

FP16精度が有効になっているGoogle Colab T4 GPU

ソフトウェア

• ライブラリ: 🤗 Hugging Face transformers
• フレームワーク: PyTorch
• その他の依存関係: LoRA重みの統合に必要なPEFTライブラリ

引用 [オプション]

@misc{soorya2024llama,
  author = {Soorya R},
  title = {Llama-3.2-1B-Instruct Fine-Tuned with LoRA Weights},
  year = {2024},
  url = {https://huggingface.co/Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA},
}

用語集

• FP16: 16ビット浮動小数点精度。メモリ使用量を削減し、計算を高速化するために使用されます。
• LoRA: Low-Rank Adaptation。パラメータ効率的なファインチューニング方法。

詳細情報 [オプション]

詳細については、モデルのリポジトリをご覧ください。

モデルカード作成者

Soorya R