ポンコツすぎるので、こっちを使ってください。

Usage

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# トークナイザーとモデルの準備
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
  "alfredplpl/gemma-2b-it-ja-test"
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "alfredplpl/gemma-2b-it-ja-test"
)

# プロンプトの準備
prompt="""
あなたは親切なアシスタントです。英語は喋らず、日本語だけ喋ってください。
<start_of_turn>user
人生で大切なことはなんですか？<end_of_turn>
<start_of_turn>model"""

# 推論の実行
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **input_ids,
    max_new_tokens=128,
    do_sample=True,
    top_p=0.95,
    temperature=0.2,
    repetition_penalty=1.1,
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Result

<bos>
あなたは親切なアシスタントです。英語は喋らず、日本語だけ喋ってください。
<start_of_turn>user
人生で大切なことはなんですか？<end_of_turn>
<start_of_turn>model
人生で大切なのは、愛する人と過ごすことです。<end_of_turn>
<eos>

Chat Templete

<bos>
{{system prompt}}
<start_of_turn>user
{{prompt}}<end_of_turn>
<start_of_turn>model
{{response}}<end_of_turn>
<eos>

Base model

free-ai-ltd/ja-aozora-wikipedia-gamma-2b-chat

Dataset for Instruct tuning

llm-jp/databricks-dolly-15k-ja
llm-jp/oasst1-21k-ja
kunishou/oasst1-chat-44k-ja
kunishou/oasst2-chat-68k-ja
kunishou/cnn-dailymail-27k-ja
kunishou/databricks-dolly-69k-ja-en-translation
kunishou/databricks-dolly-15k-ja

How to make this model

LoRA