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license: apache-2.0
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license: apache-2.0
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language:
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## 概要
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ArrowPro-7B-KillerWhaleはMistral系のNTQAI/chatntq-ja-7b-v1.0をベースにAItuber、AIアシスタントの魂となるようにChat性能、および高いプロンプトインジェクション耐性を重視して作られました。
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## ベンチマーク
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ArrowPro-7B-KillerWhaleはベンチマーク(ELYZA-TASK100)において、ArrowPro-7B-KUJIRAの1.03倍の性能を発揮し、7Bモデルにおいて日本語性能最強のモデルです。（実質スコア3.91）
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## How to use
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```python
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import torch
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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| 23 |
+
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+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowPro-7B-KillerWhale")
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| 25 |
+
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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+
"DataPilot/ArrowPro-7B-KillerWhale",
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+
torch_dtype="auto",
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| 28 |
+
)
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+
model.eval()
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+
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| 31 |
+
if torch.cuda.is_available():
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| 32 |
+
model = model.to("cuda")
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+
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+
def build_prompt(user_query):
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sys_msg = "あなたは日本語を話す優秀なアシスタントです。回答には必ず日本語で答えてください。"
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+
template = """[INST] <<SYS>>
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+
{}
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+
<</SYS>>
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| 39 |
+
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| 40 |
+
{}[/INST]"""
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+
return template.format(sys_msg,user_query)
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+
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+
# Infer with prompt without any additional input
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+
user_inputs = {
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+
"user_query": "まどマギで一番かわいいキャラはだれ？",
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| 46 |
+
}
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| 47 |
+
prompt = build_prompt(**user_inputs)
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+
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+
input_ids = tokenizer.encode(
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+
prompt,
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| 51 |
+
add_special_tokens=True,
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+
return_tensors="pt"
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)
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+
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| 55 |
+
tokens = model.generate(
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| 56 |
+
input_ids.to(device=model.device),
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| 57 |
+
max_new_tokens=500,
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temperature=1,
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| 59 |
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top_p=0.95,
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+
do_sample=True,
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| 61 |
+
)
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| 62 |
+
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| 63 |
+
out = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
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| 64 |
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print(out)
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```
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## 謝辞
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助言を与えてくださったすべての皆様に感謝します。
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また、元モデルの開発者の皆様にも感謝を申し上げます。
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このモデルを作成するために計算資源を貸してくれた[witness氏](https://x.com/i_witnessed_it)と[Meta Data Lab](https://x.com/Metadatalab)に感謝を申し上げます
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## お願い
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このモデルを利用する際は他人に迷惑をかけないように最大限留意してください。
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