llm-jp-3-13b-it-b02_lora

このモデルはllm-jp-3-13bをベースにEvolutionary Alpaca Generation 3のデータセットでファインチューニングを行ったLoRAアダプタです。

動作環境

GPU: NVIDIA L4（24GB）以上のGPUメモリ
RAM: 16GB以上推奨
Python 3.10以上

モデルの概要

ベースモデル: llm-jp/llm-jp-3-13b
学習データ: GENIAC-Team-Ozaki/Evol-Alpaca-gen3-500_cleaned
手法: QLoRA（unslothを使用）
コンテキスト長: 512トークン

データセット前処理

学習データは以下の手順で前処理を行いました：

データセットの読み込みと変換：

from datasets import load_dataset

# データセットの読み込み
processor = DatasetProcessor()
processor.load_and_process_dataset(
    dataset_name="GENIAC-Team-Ozaki/Evol-Alpaca-gen3-500_cleaned",
    instruction_column="instruction",
    output_column="output",
    input_column="input",
    transform_type="basic"
)

# 処理済みデータをJSONとして保存
processor.save_combined_dataset("evol_alpaca_dataset.json")

データセットの統計情報：

総サンプル数: 507
入力フィールドあり/なしの割合を保持
instruction/outputの平均長を維持

出力の再現性について

本READMEの手順に従うことで、提出したjsonlファイルと同様の出力を再現することができます。再現性を確保するため、以下の点に注意してください：

モデルの推論設定（repetition_penalty=1.2, do_sample=False など）を変更しない
入力プロンプトのフォーマット（### 指示\n...\n### 回答\n）を維持する
乱数シードは設定していないため、完全な一致は保証されません
PyTorchのバージョンは2.5.1以上を推奨

ベンチマーク出力方法

ELYZA-tasks-100-TVのベンチマーク出力を生成するための手順：

環境準備

import os
import torch
import json
from tqdm import tqdm
from unsloth import FastLanguageModel, is_bfloat16_supported

# 必要なパッケージのインストール
!pip uninstall unsloth -y
!pip install --upgrade --no-cache-dir "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install --upgrade torch xformers

モデルとトークナイザーの準備

# GPU設定の確認
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")

# モデルとトークナイザーの読み込み
max_seq_length = 512
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="[YOUR_USERNAME]/llm-jp-3-13b-it-b01_lora",
    dtype=None,
    load_in_4bit=True,
    trust_remote_code=True,
)

# 推論モードに設定
FastLanguageModel.for_inference(model)
model = model.to(device)

評価用データの読み込みと推論実行、出力生成

# 評価用データの読み込み
datasets = []
with open("elyza-tasks-100-TV_0.jsonl", "r") as f:
    item = ""
    for line in f:
        line = line.strip()
        item += line
        if item.endswith("}"):
            datasets.append(json.loads(item))
            item = ""

# モデルを推論モードに設定し、推論を実行
FastLanguageModel.for_inference(model)

results = []
for dt in tqdm(datasets):
    input = dt["input"]
    prompt = f"""### 指示\n{input}\n### 回答\n"""
    
    inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        use_cache=True,
        do_sample=False,
        repetition_penalty=1.2
    )
    prediction = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split('\n### 回答')[-1]
    
    results.append({
        "task_id": dt["task_id"],
        "input": input,
        "output": prediction
    })

# 結果をjsonl形式で保存
output_file = "llm-jp-3-13b-it-b01_output.jsonl"
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
    for result in results:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False)
        f.write('\n')

print(f"Output saved to {output_file}")

必要なファイル:

elyza-tasks-100-TV_0.jsonl（評価用データ）

出力ファイル:

llm-jp-3-13b-it-b01_output.jsonl（ベンチマークの出力結果）

学習設定

モデルは以下の設定で学習を行いました：

ライブラリ: unsloth
rank (r): 32
lora_alpha: 32
lora_dropout: 0.05
target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"]
バッチサイズ: 2
勾配累積ステップ: 4
エポック数: 1
学習率: 2e-4
warmup_steps: 10
max_seq_length: 512

ライセンス

このモデルは、元のllm-jp-3-13bおよびEvolutionary Alpacaデータセットのライセンスに従います。商用利用の際は、各ライセンスをご確認ください。

引用

このモデルを使用する場合は、以下を引用してください：

@misc{llm-jp-3-13b-it-b01,
  author = {[YOUR_NAME]},
  title = {llm-jp-3-13b-it-b01: Instruction-tuned LLM-JP-3-13B with QLoRA},
  year = {2024},
  publisher = {Hugging Face},
  journal = {Hugging Face Hub},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/[YOUR_USERNAME]/llm-jp-3-13b-it-b01_lora}},
}

Uploaded model

Developed by: sabia0080
Finetuned from model : llm-jp/llm-jp-3-13b

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

sabia0080
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llm-jp-3-13b-it-b02_lora