Kendamarron/fineweb-edu-classifier-ja-v2

HuggingFaceFW/fineweb-edu-classifierを再現するために、日本語データでtohoku-nlp/bert-base-japanese-v3を学習したモデルです。

学習データは、oscar-corpus/OSCAR-2301の日本語サブセットから抽出した16913個の文書に対して、TheBloke/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1-GGUFのQ3_Kを使ってスコアリングしたものを使用しています。 詳細: https://zenn.dev/kendama/articles/aba63f14f88e6e コード: https://github.com/kkendama/fineweb-edu-classifier-ja

使い方

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Kendamarron/fineweb-edu-classifier-ja-v2")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Kendamarron/fineweb-edu-classifier-ja-v2")
def predict(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
    return predicted_class
text = "富士山は、日本で最も有名な山であり、日本全土にわたる広大な自然公園の一つです。高さは3,776メートルで、日本で最も高い山です。富士山は、東京都、静岡県、山梨県の3つの県にまたがっています。"
print(predict(text))
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