README.md

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license: cc-by-nc-4.0
datasets:
- Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-Instruct
language:
- ja
library_name: transformers
tags:
- not-for-all-audiences
- nsfw
base_model:
- Elizezen/SniffyOtter-7B
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# SniffyOtter-7B-Novel-Writing-NSFW
[GGUF版はこちら/Click here for the GGUF version](https://huggingface.co./Aratako/SniffyOtter-7B-Novel-Writing-NSFW-GGUF)

## 概要

[Elizezen/SniffyOtter-7B](https://huggingface.co./Elizezen/SniffyOtter-7B)をベースに、NSFW特化で小説生成用のinstruction tuningを施したモデルです。

ジャンルやクオリティ、キーワードや過激さを指定すると、それに従った小説を生成するようにinstruction tuningしています。

[Aratako/Antler-7B-Novel-Writing](https://huggingface.co./Aratako/Antler-7B-Novel-Writing)との違いは主に以下の点になります。

- 元モデルを[Elizezen/Antler-7B](https://huggingface.co./Elizezen/Antler-7B)から[Elizezen/SniffyOtter-7B](https://huggingface.co./Elizezen/SniffyOtter-7B)へ変更
  - そのため、ライセンスがCC-BY-NC-4.0となります
- 学習データをNSFWのものに限定
  - [Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-Instruct](https://huggingface.co./datasets/Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-Instruct)から、NSFWのテキストのみを抽出
  - さらに、テキストを100文字ずつに分割し、[oshizo/japanese-sexual-moderation-v2](https://huggingface.co./oshizo/japanese-sexual-moderation-v2)を利用してsexuality scoreを取得し、テキスト内の平均スコアが0.4以上のものを抽出

## プロンプトフォーマット
Mistralのchat templateを利用してください。また、学習に利用したデータのフォーマットの関係上、以下のような形式が望ましいと思われます。

```
[INST] {小説生成の指示}
ジャンル：{ジャンル}
クオリティ：{クオリティを示す数値（0から3）}
キーワード：{小説の概要を示すタグ・キーワードを読点区切りで羅列}
過激さ：{表現の過激さを示す数値（0～3、高い方がより過激）} [/INST] 
```

## プロンプト内で指定する属性について
本モデルは学習時の指示にジャンルやキーワード、クオリティ、過激さなどを追加して学習しているため、それらの属性を指定することである程度出力の制御が可能です。

### ジャンル
[なろうR18小説API](https://dev.syosetu.com/xman/api/)における`nocgenre`のジャンルで学習しています。具体的には以下のものを学習時に使っています。この形式で指定するのが望ましいかと思われます。
- 男性向け、女性向け、BL、大人向け ※APIページ上での表記からやや変更して学習しています。

### クオリティ
本モデルの学習に使用した[データセット](https://huggingface.co./datasets/Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-instruct)の大本である[RyokoAI/Syosetu711K](https://huggingface.co./datasets/RyokoAI/Syosetu711K)のq-scoreを利用して学習時のレコードにクオリティタグをつけています。

[使用したデータセット](https://huggingface.co./datasets/Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-instruct)は既にq-scoreが0.8以上の高品質のものをフィルターしてありますが、さらにそれを25%ずつに分け、下から0、1、2、3とラベリングしています。3を指定するとより高品質な出力になる事が期待されます。

### 過激さ
学習テキストに対して[oshizo/japanese-sexual-moderation-v2](https://huggingface.co./oshizo/japanese-sexual-moderation-v2)を利用して取得したsexuality scoreの平均値を25%ずつ分割し、低い方から0、1、2、3とラベリングして学習しています。大きい数値を指定するとより過激な表現になる事が想定されます。

## 学習関連の情報

### 使用データセット
- [Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-instruct](https://huggingface.co./Aratako/Syosetu711K-Cleaned-158K-instruct)
  - 上記データセットのうち概要で説明した処理を行いフィルタしたデータを利用

## 学習の設定
RunpodでGPUサーバを借り、A6000x4で学習を行いました。主な学習パラメータは以下の通りです。
- lora_r: 128
- lisa_alpha: 256
- lora_dropout: 0.05
- lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj", "lm_head"]
- learning_rate: 2e-5
- num_train_epochs: 10 epochs
- batch_size: 64
- max_seq_length: 4096

## ライセンス
元モデルである[Elizezen/SniffyOtter-7B](https://huggingface.co./Elizezen/SniffyOtter-7B)と同じく、CC-BY-NC-4.0の元配布します。