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base_model: HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct
library_name: peft
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# ACT-R Adapter for PEFT

## 📌 概要
`summerstars/ACT-R-adapter` は、Hugging Faceの`SmolLM2-360M-Instruct`モデルに基づいて、ACT-Rモデルを効率的に微調整（PEFT）するためのアダプターです。このアダプターは、少ないパラメータで大規模言語モデルを適応させることができ、ACT-Rのような認知アーキテクチャに基づく推論を効率的に行えるようにします。

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## 🚀 必要なライブラリ

以下のライブラリが必要です：

```bash
pip install transformers peft
```

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## 🔧 使用方法

### 1. モデルとアダプターのロード

まず、以下のコードで、`summerstars/ACT-R-adapter`をロードして、`SmolLM2-360M-Instruct`のモデルを基にしたACT-Rアダプターを適用します。

```python
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM

# ベースモデルのロード
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct")

# ACT-R用アダプターを適用
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "summerstars/ACT-R-adapter")
```

このコードは、Hugging Faceの`SmolLM2-360M-Instruct`という事前学習済みのモデルをベースとして、`summerstars/ACT-R-adapter`を使ってPEFTを適用しています。

### 2. 推論の実行

ACT-Rアダプターを使った推論を行うためには、以下のコードを使用します。

```python
from transformers import pipeline

# パイプラインの設定
actr_pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=base_model.tokenizer  # ベースモデルのトークナイザーを使用
)

# 推論関数の定義
def generate_actr_text(prompt, max_length=200, temperature=0.7, top_p=0.95, top_k=50):
    response = actr_pipeline(prompt, max_length=max_length, temperature=temperature, top_p=top_p, top_k=top_k, do_sample=True)
    return response[0]["generated_text"]

# 例: 推論の実行
actr_prompt = "Analyze the impact of AI on human cognition."
print("【ACT-R Model Output】")
print(generate_actr_text(actr_prompt))
```

このコードでは、ACT-Rアダプターを使って、指定したプロンプトに基づいてAIの影響を分析するための推論を行います。

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## ⚙️ 設定

アダプターを使用して微調整されたACT-Rモデルの設定は、以下のようにカスタマイズできます：

- **max_length**: 生成するテキストの最大長
- **temperature**: 生成時のランダム性（高い値はランダムで多様な出力を生成）
- **top_p**: トークンの確率分布の上位p%から生成する（Nucleus Sampling）
- **top_k**: 上位k個のトークンから生成する（Top-k Sampling）

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## 🧠 参考文献

- Anderson, J. R., & Lebiere, C. (1998). *The Atomic Components of Thought: A Propositional Theory of Cognitive Representations*. Erlbaum.
- PEFT論文: *Parameter-Efficient Fine-Tuning* by Houlsby et al. (2019)

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## 📜 ライセンス

このプロジェクトは `Apache 2.0` ライセンスのもとで公開されています。