open-calm-3b

项目介绍

项目概述

OpenCALM-3B是由CyberAgent公司研发的一套仅包含解码器的语言模型。这个模型专门用于处理和分析日语数据集，帮助用户更好地进行日语自然语言处理作业。

使用方法

如果要使用OpenCALM-3B模型，可以通过以下Python代码进行调用：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/open-calm-3b", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/open-calm-3b")

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)

该代码展示了如何加载模型和分词器，并生成自然语言文本。

模型详情

OpenCALM模型家族包含不同规模的模型，可以根据具体需求来选择合适的模型：

所有这些模型都是基于Transformer框架开发的语言模型，专注于日语的处理。

开发者信息

该模型由CyberAgent, Inc.开发，项目作者是Ryosuke Ishigami。

数据集

OpenCALM-3B的训练数据集主要来源于日语的Wikipedia和Common Crawl。

使用许可

OpenCALM-3B模型使用的许可证是Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0国际许可（CC BY-SA 4.0）。在使用该模型时，需适当注明CyberAgent, Inc.的贡献。

引用

项目使用的库是GPT-NeoX，可以通过以下引用方式进行引用：

@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},
}

这些信息提供了对项目的全面概览，有助于了解其应用和使用方法。