gpt-neox-japanese-2.7b EU AI Act Compliance Profile

gpt-neox-japanese-2.7b

The open PR is merged on 2022/9/14. You can use this model with v4.23 and higher versions of transformers as follows,

This repository provides a 2.7B-parameter Japanese GPT-NeoX-based model. The model was trained by ABEJA, Inc

How to use

When using pipeline for text generation.

from transformers import pipeline


generator = pipeline("text-generation", model="abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
generated = generator(
    "人とAIが協調するためには、",
    max_length=300,
    do_sample=True,
    num_return_sequences=3,
    top_p=0.95,
    top_k=50
)
print(*generated, sep="\n")

"""
[out]
{"generated_text": "人とAIが協調するためには、「人が持っている優れた能力とAIの得意とする分野を掛け合わせる」ことが不可欠になります。"}
{"generated_text": "人とAIが協調するためには、双方の長所を活かしていくことが不可欠だと考えています。"}
{"generated_text": "人とAIが協調するためには、人間がAIを理解する、ということが重要です。人間には「AIに対してAIが何をするべきか」ということを明確に教えないと、AIはある程度の知識はあっても何をすべきかがわかりません。だから、コンピューターが考えたり、決めたりすることはAIではなく、人間が解釈して理解できるようにしなくて"}
"""

When using PyTorch.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")

input_text = "人とAIが協調するためには、"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
gen_tokens = model.generate(
    input_ids,
    max_length=100,
    do_sample=True,
    num_return_sequences=3,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
)
for gen_text in tokenizer.batch_decode(gen_tokens, skip_special_tokens=True):
    print(gen_text)

Dataset

The model was trained on Japanese CC-100, Japanese Wikipedia, and Japanese OSCAR.

Tokenization

The model uses a [special sub-word tokenizer](https://g

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