Cogito Maximus

🚀 コギト・マキシマス (Cogito-Maximus)

このモデルは高度なテキスト生成タスクに最適化されたunsloth/qwen2.5-72b-instruct-bnb-4bitベースモデルのファインチューニング版です。Unslothと**HuggingfaceのTRL (Transformer Reinforcement Learning)**ライブラリを活用し、高速なトレーニングと性能向上を実現します。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下のライブラリがインストールされていることを確認してください。

pip install transformers torch bitsandbytes unsloth trl

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# トークナイザーとモデルをロード
model_name = "Daemontatox/Cogito-Maximus"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True)

# テキストを生成
input_text = "Explain the concept of machine learning in simple terms."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

# 出力をデコードして表示
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主な機能

• ベースモデル: unsloth/qwen2.5-72b-instruct
• トレーニングの高速化: Unslothを使用して、トレーニング速度を2倍にしました。
• ファインチューニングフレームワーク: HuggingfaceのTRLライブラリを利用しています。
• 推論の最適化: 効率的な推論機能を備え、テキスト生成タスクにすぐにデプロイできます。
• ライセンス: Apache-2.0

📚 ドキュメント

開発者情報

• 作者: Daemontatox
• 所属組織: 独立貢献者

タグ

• Text Generation Inference
• Transformers
• Unsloth
• Qwen2
• TRL

言語

• 英語 (en)

ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で公開されており、元のライセンスと著作権表示を含めることを条件に、無料で使用、変更、配布することができます。

🔧 技術詳細

ベースモデル

このモデルはunsloth/qwen2.5-72b-instructをベースにしています。これはQwen2.5-72Bの命令調整モデルで、bitsandbytes (bnb) 4-bit量子化を使用して効率化されています。

トレーニングプロセス

• フレームワーク: このモデルは、大規模言語モデルのトレーニングを高速化するために設計されたUnslothを使用してファインチューニングされました。
• 高速化: Unslothの最適化により、トレーニングが従来の方法と比較して2倍速く完了しました。
• 強化学習: ファインチューニングにはHuggingfaceのTRLライブラリの技術が組み込まれており、高度な命令調整と人間の嗜好とのアライメントを可能にします。

🔍 使用目的

主な使用ケース

このモデルはテキスト生成タスクに設計されており、以下のタスクを含みますが、これらに限定されません。

• 命令の実行
• 質問応答
• コンテンツ作成
• 対話システム

制限事項

• このモデルは主に英語のデータでトレーニングされているため、他の言語での性能は劣る可能性があります。
• 命令の実行にファインチューニングされていますが、重要なアプリケーションでは出力の正確性と関連性を確認する必要があります。

引用情報

@misc{daemontatox_cogito_maximus,
  author = {Daemontatox},
  title = {Cogito-Maximus: Fine-tuned Qwen2.5-72B Instruct Model},
  year = {2025},
  publisher = {Hugging Face},
  journal = {Hugging Face Model Repository},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/Daemontatox/Cogito-Maximus}}
}