東京大学松尾・岩澤研究室（松尾研）大規模言語モデル Deep Learning 応用講座 2024 におけるコンペティション提出物を配置するリポジトリです。
elyza/ELYZA-tasks-100 風の独自の問題に対する出力を競います。

Models

このリポジトリには複数のモデルが含まれています。
ファイル名の prefix に応じてベースモデル・ライセンス・トレーニングデータセットが異なります。

• gemma2-9b-*
  • ベースモデル: google/gemma-2-9b
  • Gemma License
• llm-jp-3-13b-*
  • ベースモデル: llm-jp/llm-jp-3-13b
  • CC BY-NC-SA 4.0 (CC BY-NC-SA のデータを学習に用いたため)

Training Dataset

gemma2-9b-*

• kajuma/CC-news-2024-July-October-cleaned (ODC-By)
  • フィルタし本文部分を抽出して継続事前学習に利用
• llm-jp/magpie-sft-v1.0 (apache-2.0)
  • サンプリングして指示チューニングに利用
• weblab-GENIAC/aya-ja-nemotron-dpo-masked (apache-2.0)
  • サンプリングして選好チューニングに利用

llm-jp-3-13b-*

• ichikara-instruction-003 (CC BY-NC-SA)
  • サンプリングして指示チューニングに利用
• llm-jp/magpie-sft-v1.0 (apache-2.0)
  • サンプリングして指示チューニングに利用

実行方法(コンペ採点者の方向け)

事前準備

# lshw のインストール (ollama インストール時に GPU を検出するのに必要)
$ apt update && apt install -y lshw

# ollama (https://ollama.com/) のインストール & 起動
$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
$ ollama serve

# -- 以降は ollama サーバーが起動した状態で別ターミナルプロセスから実行 --

# モデルのダウンロード (2つ必要です)
$ ollama pull hf.co/pokutuna/llm2024-competition:gemma2-9b-v11.gguf
$ ollama pull hf.co/pokutuna/llm2024-competition:llm-jp-3-13b-v2-Q6_K.gguf
#
# Note.
# 各モデルのダウンロード後、success と出力されるのを確認して下さい。
# 演習環境で動作を確認済みですがネットワーク状況等により、
# timeout (context deadline exceeded) が発生することがあります。
# 何度か実行すれば走り切ります。

# 回答生成コードの pull
$ git clone https://github.com/pokutuna/llm2024-competition-runner.git

# 依存ライブラリのインストール
$ pip install -r llm2024-competition-runner/requirements.txt

出力の生成

jsonl 形式のタスクファイルをコマンドライン引数に渡してください

$ python ./llm2024-competition-runner/generate.py \
 --tasks=./tasks.jsonl \
 --outfile=./output-pokutuna.jsonl

• --tasks=<path>
  • タスクデータ、各行に input フィールドを持つ JSONL ファイルへのパス (elyza-tasks-100-TV_0.jsonl と同じ構造を想定)
• --outfile=<path>
  • 結果の出力先、タスクデータの各行に対し output キーを出力結果として追加したもの

演習環境でおよそ 25~35 分程度かかります
ステップ毎に outfile に書き出します、最後まで走りきらなくても提出物は生成されます

Base model

google/gemma-2-9b

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