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オープンLLM(大規模言語モデル)OLMOをつかう

Last updated at Posted at 2024-02-06

推論だけ。

pip install ai2-olmo
from hf_olmo import * # registers the Auto* classes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

olmo = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/OLMo-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("allenai/OLMo-7B")

message = ["The best way to make cat happy is"]
inputs = tokenizer(message, return_tensors='pt', return_token_type_ids=False)
response = olmo.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95)
print(tokenizer.batch_decode(response, skip_special_tokens=True)[0])

猫をハッピーにするベストな方法は?

猫を幸せにする一番の方法は、たくさんの愛情を注ぐことです。 猫は毎日の世話を必要とし、健康で幸せでいることが大好きです。 彼らは撫でられたり、抱きしめられたり、毛皮をブラッシングされたり手入れされたりすることさえ好きです。 猫があまり好きじゃないという方もご心配なく! 猫は、十分な餌と水、清潔なトイレ、そして遊べるおもちゃがたくさんある限り、依然として優れたペットです。
猫の世話をする最善の方法は何ですか?

事前トレーニング済みモデルは微妙だったので、ちゃんとつかうにはトレーニングが必要なのかも。

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