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论文japanese-gpt-neox-small 项目介绍
japanese-gpt-neox-small 是一个专注于日语的GPT-NeoX模型项目。这个项目提供了一个体积较小的日语预训练模型，有助于在计算资源有限的情况下实现高效的文本生成。该模型的训练基于 EleutherAI 的 GPT-NeoX 实施，专注于自然语言处理（NLP）领域中的语言模型（language model，LM）和文本生成（text generation）。
模型结构
japanese-gpt-neox-small 基于变换器（Transformer）架构构建，包含12层隐含层（hidden layer）和768的隐含层大小。这种架构使模型能够有效地理解和生成复杂的日语句子。
训练数据
为了优化模型的语言能力，该模型使用了多个大型日语数据集进行训练，包括日语的CC-100、C4，以及日语维基百科。这些数据集提供了丰富的语料库，帮助模型学会理解语境和生成流畅的文本。
分词方法
该模型采用了基于 SentencePiece 的分词器进行分词。SentencePiece 是一种能够处理无空格语言（如日语）和其他复杂语言结构的分词技术。
使用方法
用户可以通过使用 Hugging Face 的 transformers 库轻松加载和使用该模型。以下是简单的代码示例：
from transformers import AutoTokenizer, GPTNeoXForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-small", use_fast=False)
model = GPTNeoXForCausalLM.from_pretrained("rinna/japanese-gpt-neox-small")
前缀微调示例
项目还提供了一个前缀微调的权重文件，作为示例，将每个生成的句子以笑脸表情符号结束。感兴趣的用户可以在 prefix-tuning-gpt 仓库中找到相关的训练和推理代码。
不带前缀权重时的文本示例：
- “きっとそれは絶対間違ってないね。わたしには5か国語に4つの外国語の意味なんてわからない。”
带前缀权重时的文本示例：
- “海外ブランド品の場合は、返品・返金等はお受け致しかねますので予めご了承願います。😃”
GPU加速推理
在5.1版本后，NVIDIA FasterTransformer 开始支持 GPT-NeoX 的推理加速以及各种软提示（如前缀微调）。此项目的预训练模型和前缀权重已确认可与 FasterTransformer 5.1 一同使用。
许可证
该项目采用 MIT 许可协议，使用户可以广泛使用和修改模型。MIT 许可协议的具体内容可以在 此处 查看。
通过这种易于使用且占用资源较少的模型，japanese-gpt-neox-small 项目为日语自然语言处理的研究和应用提供了重要支持。
