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GPT-NeoX-Japanese
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GPT-NeoX-Japanese
概述
我们介绍了 GPT-NeoX-Japanese，这是一个用于日语的自回归语言模型，在 https://github.com/EleutherAI/gpt-neox 之上进行训练。日语是一种独特的语言，具有庞大的词汇量以及平假名、片假名和汉字书写系统的组合。为了解决日语的这种独特结构，我们使用了一个特殊子词分词器。我们非常感谢 tanreinama 开源了这个非常有用的分词器。根据 Google 关于 PaLM 研究的建议，我们从 Transformer 模块中删除了偏置参数，从而获得了更好的模型性能。请详细参考这篇文章。
模型开发由 Shinya Otani、Takayoshi Makabe、Anuj Arora 和 Kyo Hattori 领导，他们均来自 ABEJA, Inc.。有关此模型构建活动的更多信息，请参考此处 (ja)。
使用示例
generate() 方法可用于使用 GPT NeoX Japanese 模型生成文本。
>>> from transformers import GPTNeoXJapaneseForCausalLM, GPTNeoXJapaneseTokenizer
>>> model = GPTNeoXJapaneseForCausalLM.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> tokenizer = GPTNeoXJapaneseTokenizer.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> prompt = "人とAIが協調するためには、"
>>> input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
>>> gen_tokens = model.generate(
... input_ids,
... do_sample=True,
... temperature=0.9,
... max_length=100,
... )
>>> gen_text = tokenizer.batch_decode(gen_tokens, skip_special_tokens=True)[0]
>>> print(gen_text)
人とAIが協調するためには、AIと人が共存し、AIを正しく理解する必要があります。资源
GPTNeoXJapaneseConfig
class transformers.GPTNeoXJapaneseConfig
< 源码 >( vocab_size = 32000 hidden_size = 2560 num_hidden_layers = 32 num_attention_heads = 32 intermediate_multiple_size = 4 hidden_act = 'gelu' rotary_pct = 1.0 rotary_emb_base = 10000 max_position_embeddings = 2048 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-05 use_cache = True bos_token_id = 31996 eos_token_id = 31999 rope_scaling = None attention_dropout = 0.1 hidden_dropout = 0.0 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int, *可选的*, 默认为 32000) — GPTNeoXJapanese 模型的词汇表大小。定义了在调用GPTNeoXJapanese时传递的inputs_ids可以表示的不同 token 的数量。 - hidden_size (
int, *可选的*, 默认为 2560) — 编码器层和池化层的维度。 - num_hidden_layers (
int, *可选的*, 默认为 32) — Transformer 编码器中隐藏层的数量。 - num_attention_heads (
int, *可选的*, 默认为 32) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。 - intermediate_multiple_size (
int, *可选的*, 默认为 4) — Transformer 编码器中 “intermediate” 层的维度通过 hidden_size * intermediate_multiple_size 计算得出。 - hidden_act (
str或function, *可选的*, 默认为"gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。 - rotary_pct (
float, *可选的*, 默认为 1.00) — 分配给 rotary embeddings 的隐藏维度百分比。 - rotary_emb_base (
int, *可选的*, 默认为 10000) — 用于计算 rotary embeddings 频率的基数。 - max_position_embeddings (
int, *可选的*, 默认为 2048) — 此模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
float, *可选的*, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float, *可选的*, 默认为 1e-5) — layer normalization 层使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool, *可选的*, 默认为True) — 模型是否应返回最后的 key/values attentions (并非所有模型都使用)。仅在config.is_decoder=True时相关。 - rope_scaling (
Dict, *可选的*) — 包含 RoPE embeddings 缩放配置的字典。注意：如果您应用新的 rope 类型并期望模型在更长的max_position_embeddings上工作，我们建议您相应地更新此值。 预期内容：rope_type(str)：要使用的 RoPE 的子变体。可以是 [‘default’, ‘linear’, ‘dynamic’, ‘yarn’, ‘longrope’, ‘llama3’] 之一，其中 ‘default’ 是原始的 RoPE 实现。factor(float, *可选的*)：与除 ‘default’ 之外的所有 rope 类型一起使用。应用于 RoPE embeddings 的缩放因子。在大多数缩放类型中，因子 x 将使模型能够处理长度为 x * 原始最大预训练长度的序列。original_max_position_embeddings(int, *可选的*)：与 ‘dynamic’、‘longrope’ 和 ‘llama3’ 一起使用。预训练期间使用的原始最大位置 embeddings。attention_factor(float, *可选的*)：与 ‘yarn’ 和 ‘longrope’ 一起使用。应用于注意力计算的缩放因子。如果未指定，则默认为实现建议的值，使用factor字段来推断建议的值。beta_fast(float, *可选的*)：仅与 ‘yarn’ 一起使用。用于设置线性 ramp 函数中外推（仅限）边界的参数。如果未指定，则默认为 32。beta_slow(float, *可选的*)：仅与 ‘yarn’ 一起使用。用于设置线性 ramp 函数中插值（仅限）边界的参数。如果未指定，则默认为 1。short_factor(List[float], *可选的*)：仅与 ‘longrope’ 一起使用。应用于短上下文（<original_max_position_embeddings）的缩放因子。必须是数字列表，其长度与隐藏层大小除以注意力头数再除以 2 的长度相同。long_factor(List[float], *可选的*)：仅与 ‘longrope’ 一起使用。应用于长上下文（<original_max_position_embeddings）的缩放因子。必须是数字列表，其长度与隐藏层大小除以注意力头数再除以 2 的长度相同。low_freq_factor(float, *可选的*)：仅与 ‘llama3’ 一起使用。应用于 RoPE 低频分量的缩放因子。high_freq_factor(float, *可选的*)：仅与 ‘llama3’ 一起使用。应用于 RoPE 高频分量的缩放因子。 - attention_dropout (
float, *可选的*, 默认为 0.1) — 注意力的 dropout 比率。 - hidden_dropout (
float, *可选的*, 默认为 0.0) — 隐藏层的 dropout 比率。 - 示例 —
这是用于存储 GPTNeoXModelJapanese 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 GPTNeoX 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 GPTNeoXJapanese abeja/gpt-neox-japanese-2.7b 架构类似的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。默认配置设置为 2.7B 模型。
>>> from transformers import GPTNeoXJapaneseConfig, GPTNeoXJapaneseModel
>>> # Initializing a GPTNeoXJapanese gpt-neox-japanese-2.7b style configuration
>>> configuration = GPTNeoXJapaneseConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the gpt-neox-japanese-2.7b style configuration
>>> model = GPTNeoXJapaneseModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configGPTNeoXJapaneseTokenizer
class transformers.GPTNeoXJapaneseTokenizer
< 源码 >( vocab_file emoji_file unk_token = '<|endoftext|>' pad_token = '<|endoftext|>' bos_token = '<|startoftext|>' eos_token = '<|endoftext|>' do_clean_text = False **kwargs )
参数
- vocab_file (
str) — 包含词汇表的文件。 - emoji_file (
str) — 包含 emoji 的文件。 - unk_token (
str, optional, defaults to"<|endoftext|>") — 未知 token。词汇表中不存在的 token 无法转换为 ID，并将被设置为此 token。 - pad_token (
str, optional, defaults to"<|endoftext|>") — 用于填充的 token。 - bos_token (
str, optional, defaults to"<|startoftext|>") — 序列开始 token。 - eos_token (
str, optional, defaults to"<|endoftext|>") — 序列结束 token。 - do_clean_text (
bool, optional, defaults toFalse) — 是否清理文本中的 URL、EMAIL、TEL、日语日期和日语价格。
此分词器继承自 PreTrainedTokenizer，并且基于本仓库中使用的日语特殊子词编码 (https://github.com/tanreinama/Japanese-BPEEncoder_V2)。 有关详细信息，请查看该仓库。 日语的词汇量相对较大，并且单词之间没有分隔。 此外，该语言是平假名、片假名和汉字的组合，并且经常使用 “1” 和 “①” 等变体。 为了应对这些情况，此分词器具有以下特点：
- 子词到子词的分段，介于字节字符串和词法分析之间。
- 为每个汉字、平假名和片假名字符创建 BPE，并且没有跨字符类型的 BPE，例如汉字+平假名或平假名+片假名。
- 不需要 <unk> 的全字节编码。
- 独立于 UTF 代码，例如 2 字节和 3 字节字符
- 将异体字转换为相同的 token_id
- Emoji 和 Emoticon 被分组为 12 种类型作为特殊标签。
示例
>>> from transformers import GPTNeoXJapaneseTokenizer
>>> tokenizer = GPTNeoXJapaneseTokenizer.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> # You can confirm both 慶応 and 慶應 are encoded to 17749
>>> tokenizer("吾輩は猫である🐯。実は慶応(慶應)大学出身")["input_ids"]
[30014, 26883, 26638, 27228, 25, 26650, 31732, 31679, 27809, 26638, 17749, 31592, 17749, 31593, 321, 1281]
>>> # Both 慶応 and 慶應 are decoded to 慶応
>>> tokenizer.decode(tokenizer("吾輩は猫である🐯。実は慶応(慶應)大学出身")["input_ids"])
'吾輩は猫である🐯。実は慶応(慶応)大学出身'将 token 序列（字符串）转换为单个字符串。
GPTNeoXJapaneseModel
class transformers.GPTNeoXJapaneseModel
< source >( config )
参数
- config (~GPTNeoXJapaneseConfig) — 具有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸 GPTNeoXJapanese 模型 transformer 输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。 此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。 可以将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None past_key_values: typing.Union[transformers.cache_utils.Cache, typing.Tuple[typing.Tuple[torch.FloatTensor]], NoneType] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在 padding token 索引上执行 attention 的 Mask。 Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 token 未被 Mask，
- 0 表示 token 已被 Mask。
- token_type_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段 token 索引，用于指示输入的第一部分和第二部分。 索引在[0, 1]中选择：- 0 对应于 句子 A token，
- 1 对应于 句子 B token。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 的位置索引。 在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，optional) — 用于 nullify 自注意力模块的选定 head 的 Mask。 Mask 值在[0, 1]中选择：- 1 表示 head 未被 Mask，
- 0 表示 head 已被 Mask。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。 如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 input_ids 索引转换为关联的向量，这将非常有用。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），可用于加速顺序解码。 这通常包括在解码的先前阶段由模型返回的past_key_values，当use_cache=True或config.use_cache=True时。允许两种格式：
- Cache 实例；
- 长度为
config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组具有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量）。 这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与作为输入馈送的缓存格式相同的格式。 如果未传递
past_key_values，则将返回旧版缓存格式。如果使用
past_key_values，则用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个input_ids（那些没有将其过去键值状态提供给此模型的），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - use_cache (
bool, optional) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并且可以用于加速解码（请参阅past_key_values）。 - output_attentions (
bool, optional) — 是否返回所有 attention 层的 attention 张量。 有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。 有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor，形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列 token 在序列中位置的索引。 与position_ids相反，此张量不受 padding 的影响。 它用于在正确的位置更新缓存并推断完整的序列长度。
返回值
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (GPTNeoXJapaneseConfig) 和输入。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的输出处的隐藏状态序列。如果使用
past_key_values，则仅输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) —tuple(torch.FloatTensor)的元组，长度为config.n_layers，其中每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，并且如果config.is_encoder_decoder=True，则可选地包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的附加张量。包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True，则在交叉注意力模块中），这些状态可以用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出一个，加上每层输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
GPTNeoXJapaneseModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的步骤需要在该函数中定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTNeoXJapaneseModel
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> model = GPTNeoXJapaneseModel.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> inputs = tokenizer("日本語のGPT-neoxがHugging Faceで使えます😀", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateGPTNeoXJapaneseForCausalLM
class transformers.GPTNeoXJapaneseForCausalLM
< source >( config )
参数
- config (~GPTNeoXJapaneseConfig) — 带有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
带有 language modeling 头部的 GPTNeoXJapanese 模型，用于分类器模型微调。此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档以了解所有与常规用法和行为相关的事项。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None past_key_values: typing.Union[transformers.cache_utils.Cache, typing.Tuple[typing.Tuple[torch.FloatTensor]], NoneType] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None cache_position: typing.Optional[torch.LongTensor] = None **kwargs ) → transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列 token 的索引。索引可以使用 AutoTokenizer 获得。
- attention_mask (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 掩码，用于避免在 padding token 索引上执行注意力机制。掩码值在[0, 1]中选择：1表示 token 未被掩码，0表示 token 已被掩码。
- token_type_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 分段 token 索引，用于指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：0对应于 句子 A token，1对应于 句子 B token。
- position_ids (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列 token 的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于置空自注意力模块中选定 head 的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：1表示 head 未被掩码，0表示 head 已被掩码。
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您希望比模型的内部嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 input_ids 索引转换为关联向量，这将非常有用。 - past_key_values (
Cache或tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选) — 预先计算的隐藏状态（自注意力模块和交叉注意力模块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常包括模型在解码的先前阶段返回的past_key_values，当use_cache=True或config.use_cache=True时。允许两种格式：
- Cache 实例；
tuple(torch.FloatTensor)的元组，长度为config.n_layers，其中每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量。这也称为旧版缓存格式。
模型将输出与作为输入提供的缓存格式相同的缓存格式。如果未传递
past_key_values，则将返回旧版缓存格式。如果使用
past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个input_ids（那些没有将其过去键值状态提供给此模型的 ），而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有input_ids。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。 - output_attentions (
bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回的张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回的张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - cache_position (
torch.LongTensor，形状为(sequence_length)，可选) — 描述输入序列 token 在序列中位置的索引。与position_ids相反，此张量不受 padding 的影响。它用于在正确的位置更新缓存并推断完整序列长度。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算从左到右语言建模损失（下一个单词预测）的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]中（参见input_ids文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]中的 token 计算。
返回值
transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast 或一个 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (GPTNeoXJapaneseConfig) 和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。 -
logits (
torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或当config.use_cache=True时返回) —tuple(torch.FloatTensor)的元组，长度为config.n_layers，其中每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量）包含预先计算的隐藏状态（自注意力模块中的键和值），这些状态可以用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出一个，加上每层输出一个），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
GPTNeoXJapaneseForCausalLM 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的步骤需要在该函数中定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoTokenizer, GPTNeoXJapaneseForCausalLM, GPTNeoXJapaneseConfig
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> config = GPTNeoXJapaneseConfig.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b")
>>> config.is_decoder = True
>>> model = GPTNeoXJapaneseForCausalLM.from_pretrained("abeja/gpt-neox-japanese-2.7b", config=config)
>>> inputs = tokenizer("日本語のGPT-neoxがHugging Faceで使えます😀", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> prediction_logits = outputs.logits