transformers pytorch mpt text-generation Composer MosaicML llm-foundry StreamingDatasets mpt-7b custom_code ja dataset:kunishou/databricks-dolly-15k-ja dataset:Jumtra/oasst1_ja dataset:Jumtra/jglue_jsquad dataset:Jumtra/jglue_jsquads_with_input license:apache-2.0 autotrain_compatible text-generation-inference region:us
---
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- kunishou/databricks-dolly-15k-ja
- Jumtra/oasst1_ja
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- Jumtra/jglue_jsquads_with_input
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- ja
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- MosaicML
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- mpt-7b
inference: false
---

# MPT-7B-base

このモデルは、MosaicMLのllm-foundryリポジトリを使用して[mosaicml/mpt-7b](https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b)をファインチューニングしたモデルです。

## Model Date

June 28, 2023

## Model License

Apache-2.0

## 評価

[Jumtra/test_data_100QA](https://huggingface.co/datasets/Jumtra/test_data_100QA)を用いてモデルの正答率を評価した

|  model name  |  正答率  |
| ---- | ---- |
|  mosaicml/mpt-7b  |  16/100  |
|  mosaicml/mpt-7b-instruct  |  28/100  |
|  Jumtra/mpt-7b-base  |  47/100  |
|  Jumtra/mpt-7b-inst  |  46/100  |


## 使用方法

注意：このモデルでは、from_pretrainedメソッドにtrust_remote_code=Trueを渡す必要があります。
これは、Hugging Faceのtransformersパッケージにはまだ含まれていないカスタムのMPTモデルアーキテクチャを使用しているためです。
MPTには、FlashAttention、ALiBi、QK LayerNormなど、多くのトレーニング効率化機能のオプションが含まれています。

```python
# 使用したプロンプトフォーマット
INSTRUCTION_KEY = "### Instruction:"
RESPONSE_KEY = "### Response:"
INTRO_BLURB = "Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request."
PROMPT_FOR_GENERATION_FORMAT = """{intro}
{instruction_key}
{instruction}
{response_key}
""".format(
    intro=INTRO_BLURB,
    instruction_key=INSTRUCTION_KEY,
    instruction="{instruction}",
    response_key=RESPONSE_KEY,
)
```


```python
import torch
import transformers
name = 'Jumtra/mpt-7b-base'
config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(name, trust_remote_code=True)
config.attn_config['attn_impl'] = 'torch'
config.init_device = 'cuda:0' # For fast initialization directly on GPU!
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  name,
  config=config,
  torch_dtype=torch.bfloat16, # Load model weights in bfloat16
  trust_remote_code=True
).to("cuda:0")
model.eval()

input_text = PROMPT_FOR_GENERATION_FORMAT.format(instruction = "ニューラルネットワークとは何ですか？")

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
input_length = inputs.input_ids.shape[1]

# Without streaming
with torch.no_grad():
    generation_output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2048,
        do_sample=True,
        temperature=0.01,
        top_p=0.01,
        top_k=60,
        repetition_penalty=1.1,
        return_dict_in_generate=True,
        remove_invalid_values=True,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
token = generation_output.sequences[0, input_length:]
output = tokenizer.decode(token)
print(output)

#ニューラルネットワーク（NN）は、人工知能の分野で最も重要なアプローチの1つです。これらのモデルは、自動学習を使用して、大量のデータから学習されたパターンや関係を特定することができます。ニューラルネットワークは、人間の脳に似たように機能します。<|endoftext|>
```

## 引用

```
@online{MosaicML2023Introducing,
    author    = {MosaicML NLP Team},
    title     = {Introducing MPT-7B: A New Standard for Open-Source,
    ly Usable LLMs},
    year      = {2023},
    url       = {www.mosaicml.com/blog/mpt-7b},
    note      = {Accessed: 2023-03-28}, % change this date
    urldate   = {2023-03-28} % change this date
}
```