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@@ -0,0 +1,84 @@
+---
+language:
+- jp
+tags:
+- pytorch
+- causal-lm
+license: apache-2.0
+
+---
+
+# Genji-JP 6B
+
+Please check our blog post for more details, samples, evaluations and more:
+[Blogpost](https://colab.research.google.com/drive/1PnWpx02IEUkY8jhLKd_NewUGEXahAska?usp=sharing)
+
+## Model Description
+
+Genji-JP 6B is a model finetuned on our Japanese storytelling dataset based off EleutherAI's GPT-J 6B model. This particular model is trained on Japanese web novels.
+
+| Hyperparameter    | Value  | 
+|-------------------|--------|
+| n_parameters      | 6,053,381,344 |
+| n_layers          | 28*    |
+| d_model           | 4,096  |
+| d_ff              | 16,384 |
+| n_heads           | 16     |
+| d_head            | 256    |
+| n_ctx             | 2,048  |
+| n_vocab           | 50,400 (same tokenizer as GPT-2/3)  |
+| position encoding | [Rotary position encodings (RoPE)](https://arxiv.org/abs/2104.09864) |
+| RoPE dimensions   | [64](https://github.com/kingoflolz/mesh-transformer-jax/blob/f2aa66e0925de6593dcbb70e72399b97b4130482/mesh_transformer/layers.py#L223) |
+
+`*` each layer consists of one feedforward block and one self attention block
+
+The model consists of 28 layers with a model dimension of 4096, and a feedforward dimension of 16384. The model
+dimension is split into 16 heads, each with a dimension of 256. Rotary position encodings (RoPE) was applied to 64
+dimensions of each head. The model is trained with a tokenization vocabulary of 50257, using the same set of BPEs as
+GPT-2/GPT-3.
+
+## Training data
+
+GPT-J 6B was pretrained on the [Pile](pile.eleuther.ai), a large scale curated dataset created by EleutherAI for the purpose of training this model. After the pre-training, it's finetuned on the python code that was taken from the Pile.
+
+### How to use
+
+```from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("NovelAI/genji-jp", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True).eval().cuda()
+text = '''あらすじ：あなたは異世界に転生してしまいました。勇者となって、仲間を作り、異世界を冒険しよう！
+***
+転生すると、ある能力を手に入れていた。それは、'''
+
+tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
+generated_tokens = model.generate(tokens.long().cuda(), use_cache=True, do_sample=True, temperature=1, top_p=0.9, repetition_penalty=1.125, min_length=1, max_length=len(tokens[0]) + 400, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+last_tokens = generated_tokens[0]
+generated_text = tokenizer.decode(last_tokens).replace("�", "")
+print("Generation:\n" + generated_text)
+```
+When run, this code generates:
+```
+Generation:
+あらすじ：あなたは異世界に転生してしまいました。勇者となって、仲間を作り、異世界を冒険しよう！
+***
+転生すると、ある能力を手に入れていた。それは、『予知』だ。過去から未来のことを、誰も知らない出来事も含めて見通すことが出来る。
+悪魔の欠片と呼ばれる小さな結晶を取り込んで、使役することが出来る。人を惹きつけ、堕落させる。何より、俺は男なんて居なかったし、女に興味もない。……そんなクズの片棒を担ぎ上げる奴が多くなると思うと、ちょっと苦しい。
+だが、一部の人間には協力者を得ることが出来る。目立たない街にある寺の中で、常に家に引きこもっている老人。そんなヤツの魂をコントロールすることが出来るのだ。便利な能力だ。しかし、裏切り者は大勢いる。気を抜けば、狂う。だから注意が必要だ。
+――「やってやるよ」
+　アーロンは不敵に笑った。この�
+```
+
+## Acknowledgements
+
+This project was possible because of the compute provided by the
+[TPU Research Cloud](https://sites.research.google/trc/)
+
+Thanks [EleutherAI](https://eleuther.ai/) for pretraining the GPT-J 6B model.
+
+Thanks to everyone who contributed to this project!
+
+- [Finetune](https://github.com/finetuneanon)
+- [Aero](https://github.com/AeroScripts)
+- [Kurumuz](https://github.com/kurumuz)