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このモデルはrinna/japanese-gpt2-meduimを教師として蒸留したものです。 蒸留には、HuggigFace Transformersのコードをベースとし、りんなの訓練コードと組み合わせてデータ扱うよう改造したものを使っています。
訓練用コード: https://github.com/knok/japanese-pretrained-models
学習に当たり、Google Startup Programにて提供されたクレジットを用いました。 a2-highgpu-4インスタンス(A100 x 4)を使って4か月程度、何度かのresumeを挟んで訓練させました。
Wikipediaをコーパスとし、perplexity 40 程度となります。 rinna/japanese-gpt2-meduim を直接使った場合、27 程度なので、そこまで及びません。 何度か複数のパラメータで訓練の再開を試みたものの、かえって損失が上昇してしまう状態となってしまったので、現状のものを公開しています。
トークナイザは rinna/japanese-gpt2-meduim を使ってください。
This model is a dillated model from rinna/japanese-gpt2-medium. To train, I combined HuggingFace Transformers code and rinna gpt2 train code.
The code is available at: https://github.com/knok/japanese-pretrained-models
To train, I used GCP credit offered by Google Startup Progam. Using a2-highgpu-4 instance (A100 x4), it takes about 4 months with some stopping and resume training.
The model gets about 40 perplexity with Wikipedia corpus. The teacher model rinna/japanese-gpt2-meduim gets about 27 perplexity, so the student model is worse.
The repository don't have tokenizer, so you shoud use rinna/japanese-gpt2-medium.
MIT (same as rinna/japanese-gpt2-medium)