Open Calm Large

🚀 OpenCALM-Large

OpenCALM是一套仅含解码器的语言模型，由CyberAgent公司基于日语数据集进行预训练。它能够助力自然语言处理相关任务，为日语语言处理提供强大的支持。

🚀 快速开始

安装依赖

确保你已经安装了torch和transformers库，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch transformers

代码示例

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/open-calm-large", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/open-calm-large")

inputs = tokenizer("AIによって私達の暮らしは、", return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    tokens = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=64,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.9,
        repetition_penalty=1.05,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    )
    
output = tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True)
print(output)

✨ 主要特性

• 专为日语设计：OpenCALM系列模型是在日语数据集上进行预训练的，能够更好地处理日语相关的自然语言处理任务。
• 多规模选择：提供了从open-calm-small到open-calm-7b等多种不同规模的模型，可根据具体需求进行选择。

📚 详细文档

模型详情

模型信息

训练数据集

• Wikipedia（日语）
• Common Crawl（日语）

📄 许可证

本模型采用知识共享署名 - 相同方式共享4.0国际许可协议（CC BY - SA 4.0）。

👨‍💻 作者

Ryosuke Ishigami

📚 引用

@software{gpt-neox-library,
  title = {{GPT-NeoX: Large Scale Autoregressive Language Modeling in PyTorch}},
  author = {Andonian, Alex and Anthony, Quentin and Biderman, Stella and Black, Sid and Gali, Preetham and Gao, Leo and Hallahan, Eric and Levy-Kramer, Josh and Leahy, Connor and Nestler, Lucas and Parker, Kip and Pieler, Michael and Purohit, Shivanshu and Songz, Tri and Phil, Wang and Weinbach, Samuel},
  url = {https://www.github.com/eleutherai/gpt-neox},
  doi = {10.5281/zenodo.5879544},
  month = {8},
  year = {2021},
  version = {0.0.1},
}