Mahiro0698/llm-jp-3-13b-it_MN

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 and Huggingface's TRL library.

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。