a24z7km/Llama3-Health-Advisor-v20

Built with Meta Llama 3

[モデル名]

a24z7km/Llama3-Health-Advisor-v20

モデル概要

MetaのLlama-3-ELYZA-JP-8Bをベースに、日本語の健康情報データセットを用いてファインチューニングした、指示応答（Instruction-following）モデルです。日本の文化や文脈における対話能力の向上を目指して開発されました。

• ベースモデル: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
• 追加学習言語: 日本語
• 開発者: a24z7km

ライセンスと帰属

このモデルは Llama 3 Community License の下で提供されます。 詳細については、META LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT をご確認ください。 https://www.llama.com/llama3/license/

このモデルを利用する際は、Meta Llama 3の利用規約に従い、「Built with Meta Llama 3」 という帰属表示が求められます。

学習元データ

「健康づくりのための睡眠ガイド2023.pdf」 康性労働省,2023,https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/kenkou/suimin/index.html,(参照：2025年7月15日)

「健康づくりのための身体活動・運動ガイド2023.pdf」 厚生労働省,2023,https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/kenkou/undou/index.html,(参照：2025年7月15日)

「健康日本21(第三次)推進のための説明資料①.pdf」 「健康日本21(第三次)推進のための説明資料②.pdf」 厚生労働省,2023,https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/kenkou/kenkounippon21_00006.html,(参照：2025年7月15日)

使用方法

このモデルは、Hugging Faceのtransformersライブラリを使って簡単に利用できます。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "a24z7km/Llama3-Health-Advisor-v20"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "[システムプロンプト（もしあれば）]"},
    {"role": "user", "content": "[ここにユーザーからの入力]"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))