# Model Card for llm-jp-3-13b-finetune

## モデルの基本情報
- **開発者**: 個人開発者
- **モデルタイプ**: LLM (Large Language Model)
- **使用言語**: 日本語
- **ライセンス**: Apache 2.0
- **ベースモデル**: ELYZA-japanese-Llama-2-13b-instruct

## トレーニングの詳細
### 使用したデータセット
- ichikara-instruction データセット
- データ形式: JSONL
- データ数: 約8,000サンプル

### トレーニング手順
- LoRAによるファインチューニング
- エポック数: 1
- バッチサイズ: 1
- 勾配蓄積ステップ: 8

### ハイパーパラメータ
```python
learning_rate: 4e-5
warmup_steps: 50
max_steps: -1
save_steps: 50
logging_steps: 50
```

### 学習環境
- Google Colaboratory Pro+
- GPU: NVIDIA A100 (40GB)
- VRAM使用量: 約22GB

## 評価結果
### テストデータ
- ichikara-instruction テストセット

### 評価指標
- Training Loss
- 最終的な損失値: 1.92台

### パフォーマンス結果
- 学習時間: 約3時間
- イテレーション速度: 0.59 it/s

## 技術仕様
### モデルアーキテクチャ
- ベース: Llama-2アーキテクチャ
- パラメータ数: 13B
- LoRAランク: 8

### 計算インフラ
- フレームワーク: PyTorch
- 量子化: BF16
- メモリ最適化: gradient_checkpointing

### ハードウェア/ソフトウェア要件
- 最小GPU要求: 24GB VRAM
- Python 3.10
- transformers
- peft
- accelerate
- bitsandbytes

## 制限事項と注意点
- 長文生成時にメモリ使用量が増加する可能性がある
- プロンプトの最適化が必要