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base_model: llm-jp/llm-jp-3-13b
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- llama
- trl
license: apache-2.0
language:
- en
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# Uploaded  model

- **Developed by:** Mahiro0698
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** llm-jp/llm-jp-3-13b

This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.

[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)


Hugging Faceプラットフォーム上に公開されているモデル「Mahiro0698/llm-jp-3-13b-it_MN」のページです。このモデルの概要を解説します。

モデルの基本情報
名前: llm-jp-3-13b-it_MN
このモデルは約130億個のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）です。
作成者: ユーザー名「Mahiro0698」。
用途: 日本語のテキスト処理や自然言語生成に特化しています。
プラットフォーム: Hugging Faceは、機械学習モデルを共有・利用するためのオープンプラットフォームで、Pythonライブラリ「transformers」を使ってモデルを簡単にロードして使用できます。


このモデルの使い方
Hugging Faceでホストされているモデルは、以下のような手順で利用可能です。

1. 必要なライブラリをインストール

pip install transformers


2. モデルのロード

Pythonでモデルをロードして使います。


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルとトークナイザをロード
model_name = "Mahiro0698/llm-jp-3-13b-it_MN"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# テキスト生成の例
input_text = "日本の人工知能の未来について"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))


メモリ要件:
13Bモデルは非常に大きいので、モデルをローカルで動かすには高性能なGPUと十分なVRAM（例: 16GB以上）が必要です。
ローカルで動かせない場合は、Hugging FaceのInference APIやクラウド環境を検討するとよいでしょう。

日本語特化モデル:
日本語のテキスト生成、翻訳、要約、質問応答など、多くの日本語関連タスクに適しています。