Fibonacci 2 14B

🚀 Fibonacci-2-14bモデル

Fibonacci-2-14bモデルは、Phi 4アーキテクチャに基づく大規模言語モデル（LLM）で、140億のパラメータを持つように設計されています。このモデルは、自然言語処理（NLP）タスクやテキスト会話に最適化されています。

https://www.youtube.com/watch?v=ATD_LL_QB4E

https://fibonacci.monster/

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、Hugging Faceのtransformersなどの様々なライブラリを利用できます。以下は、モデルをロードして使用するサンプルコードです。

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-14b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-14b")

input_text = "Hello! How can I assist you today?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

✨ 主な機能

• アーキテクチャ: Phi 4
• パラメータ数: 140億
• フォーマット: GGUF（4-bit (Q4_K_M)、5-bit (Q5_K_M)、8-bit (Q8_0)、および16-bit (F16)をサポート）
• ライセンス: MIT

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用してインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-14b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-14b")

input_text = "Hello! How can I assist you today?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

高度な使用法

# 高度なシナリオでの使用例
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-14b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-14b")

input_text = "ここに高度なシナリオの入力テキストを記述します。"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

📚 ドキュメント

• モデルページ: Hugging Face上のモデルページ
• Hugging Faceドキュメント: Hugging Faceの公式ドキュメント

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSEファイルを参照してください。