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-license: apache-2.0
----
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- ja
+- en
+base_model:
+- Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
+- cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
+---
+
+## 概要
+このモデルはDeepSeek社のR1蒸留モデルである[deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)を日本語ファインチューニングしたcyber agent社の[cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese](https://huggingface.co/cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese)に対して(Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct)[https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct]をChatVectorを用いて加えたものに、独自の日本語強化ファインチューニングをしたモデルとなります。
+
+このモデルは **長考モデル**ではありません。
+## How to use
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "DataPilot/Arrival-32B-Instruct-v0.2"
+tokenizer_name = ""
+
+if tokenizer_name == "":
+    tokenizer_name = model_name
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto"
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
+
+prompt = "9.9と9.11はどちらのほうが大きいですか？"
+messages = [
+    {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語アシスタントです。問題解決をするために考えた上で回答を行ってください。"},
+    {"role": "user", "content": prompt}
+]
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True
+)
+model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
+
+generated_ids = model.generate(
+    **model_inputs,
+    max_new_tokens=1024
+)
+generated_ids = [
+    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
+]
+
+response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+
+print(response)
+```
+
+## ベンチマーク
+このモデルはELYZA-task100で4.58をマークしました。(評価にはGroqのllama3-70B-8192を使用しました。)
+
+
+## 謝辞
+モデルの作成者であるDeepSeekチーム, Qwenチーム, CyberAgentチーム、評価モデルの作成者であるmeta社とAPIを公開しているGroq社、計算資源を貸していただいたVOLTMIND社に感謝を申し上げます。