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# NanoLM-70M-Instruct-v1

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## Introduction

为了探究小模型的潜能，我尝试构建一系列小模型，并存放于 [NanoLM Collections](https://huggingface.co/collections/Mxode/nanolm-66d6d75b4a69536bca2705b2)。

这是 NanoLM-70M-Instruct-v1。该模型目前仅支持**英文**。


## 模型详情

| Nano LMs | Non-emb Params | Arch | Layers | Dim | Heads | Seq Len |
| :----------: | :------------------: | :---: | :----: | :-------: | :---: | :---: |
| 25M         | 15M  |   MistralForCausalLM     | 12      | 312     | 12    |2K|
| **70M**         | **42M** |  **LlamaForCausalLM**          | **12**     | **576**    | **9**   | **2K** |
| 0.3B         | 180M |  Qwen2ForCausalLM  | 12   | 896    | 14 |4K|
| 1B     | 840M | Qwen2ForCausalLM | 18   | 1536   | 12   |4K|

NanoLM-70M-Instruct-v1 的分词器和模型架构与 [SmolLM-135M](https://huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM-135M) 相同，但层数从30减少到12。

本质上是纯粹的 LLaMA 架构，即 LlamaForCausalLM。

因此，NanoLM-70M-Instruct-v1 的参数量只有 70 M。

尽管如此，NanoLM-70M-Instruct-v1 仍展示了指令跟随能力。


## 如何使用

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = 'Mxode/NanoLM-70M-Instruct-v1'

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).to('cuda:0', torch.bfloat16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)


text = "Why is it important for entrepreneurs to prioritize financial management?"
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    [
        {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
        {'role': 'user', 'content': text}
    ],
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors='pt'
).to('cuda:0')


outputs = model.generate(
    prompt,
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    repetition_penalty=1.1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
response = tokenizer.decode(outputs[0])
print(response)
```