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-license: cc-by-sa-4.0
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+---
+license: cc-by-sa-4.0
+language:
+- ja
+tags:
+- japanese input
+- kana kanji conversion
+datasets:
+- Miwa-Keita/zenz-v2.5-dataset
+base_model:
+- ku-nlp/gpt2-small-japanese-char
+pipeline_tag: text2text-generation
+---
+
+# zenz-v2.5-small
+
+<div align="center">
+<img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/663b87e5a14bfb0a2d4914df/gWnbTavSqhhWYJrP6SdQ1.png" alt="zenz-v2 model spec" width="400"/>
+</div>
+
+<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
+
+zenz-v2.5はかな漢字変換タスクに特化したGPT-2アーキテクチャの条件付き言語モデルです。ニューラルかな漢字変換システム「Zenzai」で利用することを想定しています。
+
+* 文字単位+バイト単位BPEトークナイザー
+* かな漢字変換タスクにおいて高い性能
+* 文脈を考慮した変換で高い性能を発揮
+
+zenz-v2.5は3種類のモデルサイズで公開しています。
+
+* **[zenz-v2.5-medium](https://huggingface.co/Miwa-Keita/zenz-v2.5-medium)**: 310Mの大規模モデル
+* **[zenz-v2.5-small](https://huggingface.co/Miwa-Keita/zenz-v2.5-small)**: 91Mの中規模モデル
+* **[zenz-v2.5-xsmall](https://huggingface.co/Miwa-Keita/zenz-v2.5-xsmall)**: 26Mの小規模モデル
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
+
+[CC-BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.ja)で提供されている[ku-nlp/gpt2-small-japanese-char](https://huggingface.co/ku-nlp/gpt2-small-japanese-char)を基盤モデルとして利用しています。
+
+本モデルは[CC-BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.ja)で提供します。
+
+
+- **Developed by:** Keita Miwa ([𝕏](https://twitter.com/miwa_ensan))
+- **Model type:** GPT-2
+- **Language(s) (NLP):** Japanese
+- **License:** CC-BY-SA 4.0
+- **Finetuned from model:** [ku-nlp/gpt2-small-japanese-char](https://huggingface.co/ku-nlp/gpt2-small-japanese-char)
+
+### Model Sources
+
+<!-- Provide the basic links for the model. -->
+
+本モデルはZenzai（AzooKeyKanaKanjiConverter）と共に利用することを想定して構築しています。
+
+- **Repository:** https://github.com/ensan-hcl/AzooKeyKanaKanjiConverter
+
+### Data Sources
+
+本モデルは[zenz-v2.5-dataset](https://huggingface.co/datasets/Miwa-Keita/zenz-v2.5-dataset)を利用して構築しました。
+
+## Acknowledgements
+
+本モデルの構築にあたり、さくらインターネット株式会社様より計算資源の支援をいただきました。感謝申し上げます。
+
+また、以下のライブラリやツール、言語資源を活用して本モデルを構築しました。
+
+* MeCab (https://taku910.github.io/mecab/)
+* ipadic-NEologd (https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd)
+* torch (https://pypi.org/project/torch/)
+* transformers (https://pypi.org/project/transformers/)
+* datasets (https://pypi.org/project/datasets/)
+* jaconv (https://pypi.org/project/jaconv/)
+* llama.cpp (https://github.com/ggerganov/llama.cpp)
+* llm.c (https://github.com/karpathy/llm.c)