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@@ -16,12 +16,10 @@ datasets:
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# このモデルについて
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このモデルは、ベースモデルである"llm-jp/llm-jp-3-13b"を下記のデータセットでインストラクションチューニングを行いました。<br>
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https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/<br>
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関根聡, 安藤まや, 後藤美知子, 鈴木久美, 河原大輔, 井之上直也, 乾健太郎. ichikara-instruction: LLMのための日本語インストラクションデータの構築. 言語処理学会第30回年次大会(2024)<br>
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また、学習にはUnslothとHuggingfaceのTRL libraryを使用しています。
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This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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# このモデルについて
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このモデルは、ベースモデルである"llm-jp/llm-jp-3-13b"を下記のデータセットでインストラクションチューニングを行いました。<br>
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https://liat-aip.sakura.ne.jp/wp/llmのための日本語インストラクションデータ作成/llmのための日本語インストラクションデータ-公開/<br>
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関根聡, 安藤まや, 後藤美知子, 鈴木久美, 河原大輔, 井之上直也, 乾健太郎. ichikara-instruction: LLMのための日本語インストラクションデータの構築. 言語処理学会第30回年次大会(2024)<br>
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また、学習にはUnslothとHuggingfaceのTRL libraryを使用しています。<br>
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This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
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[<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
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