Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it

Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it 项目介绍

项目信息

Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it 是基于 Meta AI 的 Llama 3.1 模型，通过微调来提升日语任务的性能。相比于基础版本 Llama-3.1-8B-Instruct，该模型在日语处理能力上有了显著的提升。

法律声明

该模型受 Llama 3.1 社区许可协议约束。有关详细信息，请参考 Llama 3.1 许可页面。

使用方法

开发者可以通过以下代码示例来使用这个模型进行文本生成任务：

import transformers
import torch

model_id = "HODACHI/Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。特に指示が無い場合は、原則日本語で回答してください。"},
    {"role": "user", "content": "仕事の熱意を取り戻すためのアイデアを5つ挙げてください。"},
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

基准测试结果

Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it 在不同的基准测试中表现出色，尤其是在日语文本生成任务中处于领先地位。

限制和伦理考量

该模型基于 Llama 3.1，因而继承了类似的限制和伦理考量：

1. 不可预测的输出：该模型可能生成不准确、偏见甚至问题性响应，开发者难以提前预测所有潜在输出。

2. 安全测试需求：在部署任何应用之前，开发者应该根据具体应用对模型进行定制化的安全测试和调优。

3. 多语言考虑：虽然支持多种语言，但不支持的语言建议谨慎使用，需进行适当的微调和系统控制。

4. 新技术风险：作为一种新技术，模型使用存在不可预测的风险，目前的测试可能不足以覆盖所有场景。

5. 持续改进的必要性：需要通过社区反馈提供机制来持续改进模型。

开发者和使用者需意识到这些限制，确保负责任的使用。更多信息请参阅 Llama 3.1 的 负责任使用指南。

模型数据

训练数据集

该模型从日本的 Wiki 数据和 FineWeb 中抽取了高质量数据，以制作指令数据。尽管模型重心在日语上，但采用的训练方法使其适合全球各类用例。

数据处理

利用了一种简单的指令调优方法来训练模型生成高质量的响应，这增强了模型理解和生成多种语言和背景下的高质量响应的能力。

免责声明

该模型仅用于研究开发，应被视为实验性原型，不适用于商业用途或任务关键环境。使用者需自行承担使用风险，Axcxept 公司不对任何由本模型使用产生的损失负责，用户需充分理解使用风险并在自己的判断下使用。

硬件信息

模型运行在 H100 × 1 硬件上，用时 8 小时。

鸣谢

该模型基于 Meta AI 的 Llama 3.1，我方对负责基础模型开发的 Meta AI 团队表示感谢和敬意。