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license: apache-2.0 |
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language: |
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- ja |
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- en |
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pipeline_tag: image-text-to-text |
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tags: |
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- multimodal |
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- vision-language |
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- research |
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- reproduction |
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- gemma-3 |
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base_model: google/gemma-3-4b-it |
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# 研究用モデル（Gemma-3-4B-IT） |
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このモデルは**研究利用目的**でのGemma-3-4B-ITです。元モデルの重みをそのままコピーしたものであり、追加学習や事後学習は一切行っていません。 |
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## 重要な注記 |
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⚠️ **このモデルは追加学習していません** ⚠️ |
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- 元のGemma-3-4B-ITの重みをそのままコピー |
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- ファインチューニングや事後学習は実施していません |
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- 研究の再現性向上のために保存 |
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## モデル詳細 |
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- **ベースモデル**: google/gemma-3-4b-it |
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- **変更内容**: なし（元モデルと同一） |
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- **目的**: 研究利用・実験再現性向上 |
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- **言語**: 日本語・英語（元モデルと同様） |
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- **精度**: bfloat16 |
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## 使用方法 |
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```python |
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from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration |
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processor = AutoProcessor.from_pretrained("hotaru14/gemma-3-4b-it-copy") |
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model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained("hotaru14/gemma-3-4b-it-copy") |
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``` |
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## パフォーマンス |
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- **VRAM使用量**: 約8GB (bfloat16) |
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- **推論速度**: 元モデルと同等 |
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- **精度**: 元モデルと同等 |
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## 利用目的 |
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- 研究プロジェクトでの実験再現 |
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- プロトタイピング・概念実証 |
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- 教育・学習目的での利用 |
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- ベンチマーク・評価実験 |
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## 注意事項 |
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- **研究利用専用**: 本モデルは研究目的での利用を想定しています |
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- **事後学習なし**: 元モデルの能力・制限をそのまま継承しています |
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- **商用利用**: Apache 2.0ライセンスに従い、適切な帰属表示が必要です |
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- **GPU推奨**: CUDA対応GPUでの使用を推奨します |
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## ライセンス |
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元モデル（google/gemma-3-4b-it）のApache 2.0ライセンスに従います。 |
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作成日時: 2025-05-24T04:37:49.461197 |
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