Amoral Gemma3 1B V2

🚀 Gemma-3-1b-itモデル

Gemma-3-1b-itは、敏感なクエリに対して分析的に中立な応答を生成するテキスト生成モデルです。論争的な主題に関しても事実の整合性を維持し、価値判断のある表現を避けます。

🚀 クイックスタート

Gemma-3-1b-itモデルは、text-generation-inferenceやtransformersなどのライブラリを用いて、様々な分析タスクに利用できます。

✨ 主な機能

• 中立的な応答生成：敏感なクエリに対して分析的に中立な応答を生成します。
• 事実の整合性維持：論争的な主題に関しても事実の整合性を維持します。
• 価値判断の回避：価値判断のある表現パターンを避けます。

📦 インストール

このモデルを使用するためには、transformersライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行してインストールしてください。

pip install transformers

💻 使用例

以下は、transformersライブラリを使用してGemma-3-1b-itモデルを呼び出す基本的なコード例です。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルとトークナイザーの読み込み
model_name = "google/gemma-3-1b-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 入力テキストの定義
input_text = "Your input text here"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 応答の生成
output = model.generate(input_ids)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

📚 ドキュメント

モデル情報

応答特性

• 道徳的なフレーミングの排除：固有の道徳的なフレーミングを持たず、「邪悪な内容」を減らします。
• 感情的に中立なトーン：感情的に中立なトーンを維持します。
• 認識論的な謙虚さ：「スリリングな」「素晴らしい」などの表現を避けます。

引用

"中立性は無関心ではありません。それは同等の強さでの関与です。"
― J. Robert Oppenheimer [科学倫理に関する講演、1957]

📄 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。