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CHANGED
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@@ -56,24 +56,6 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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- トークナイザー：[meta-llama/Llama-2-7b-hf](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf)のトークナイザーをそのまま使用
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## Training procedure
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The following `bitsandbytes` quantization config was used during training:
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- quant_method: bitsandbytes
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- load_in_8bit: False
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- load_in_4bit: True
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- llm_int8_threshold: 6.0
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- llm_int8_skip_modules: None
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- llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False
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- llm_int8_has_fp16_weight: False
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- bnb_4bit_quant_type: nf4
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- bnb_4bit_use_double_quant: True
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- bnb_4bit_compute_dtype: bfloat16
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### Framework versions
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- PEFT 0.5.0
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トレーニング方法は，[「MetaのLlama 2をDatabricksでQLoRAを使ってファインチューニングしてみる」](https://qiita.com/taka_yayoi/items/a973fa2d08062224d422)を参照しました．
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# JGLUEスコア
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- トークナイザー：[meta-llama/Llama-2-7b-hf](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf)のトークナイザーをそのまま使用
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トレーニング方法は，[「MetaのLlama 2をDatabricksでQLoRAを使ってファインチューニングしてみる」](https://qiita.com/taka_yayoi/items/a973fa2d08062224d422)を参照しました．
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# JGLUEスコア
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