Russian
Apel-sin commited on
Commit
1f13856
1 Parent(s): 1483cd1

add measurement.json

Browse files
Files changed (2) hide show
  1. README.md +167 -0
  2. measurement.json +0 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,167 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ language:
3
+ - ru
4
+ datasets:
5
+ - IlyaGusev/saiga_scored
6
+ - IlyaGusev/saiga_preferences
7
+ license: apache-2.0
8
+ ---
9
+
10
+
11
+ # Saiga/MistralNemo 12B, Russian fine-tune of Mistral Nemo
12
+
13
+ Based on [an abliterated version](https://huggingface.co/natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated) of [Mistral Nemo](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407).
14
+
15
+ Llama.cpp version: [link](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_nemo_12b_gguf)
16
+
17
+ Colab: [link](https://colab.research.google.com/drive/1vNzMyPqx2GB7zk3ANDtZEfvhzgYOWu0B)
18
+
19
+ ## Prompt format
20
+
21
+ v3: Original Misral Nemo prompt format, but the system prompt is in the beginning:
22
+ ```
23
+ <s>Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.
24
+
25
+ [INST]Как дела?[/INST][INST]Шикарно. Как пройти в библиотеку?[/INST]
26
+ ```
27
+
28
+ v1, v2: Original Misral Nemo prompt format, but the system prompt is in the beginning and there are additional spaces:
29
+ ```
30
+ <s>Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.
31
+
32
+ [INST] Как дела? [/INST] Отлично, а у тебя? </s>[INST] Шикарно. Как пройти в библиотеку? [/INST]
33
+ ```
34
+
35
+ ## Code example
36
+ ```python
37
+ # Исключительно ознакомительный пример.
38
+ # НЕ НАДО ТАК ИНФЕРИТЬ МОДЕЛЬ В ПРОДЕ.
39
+ # См. https://github.com/vllm-project/vllm или https://github.com/huggingface/text-generation-inference
40
+
41
+ import torch
42
+ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
43
+
44
+ MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_nemo_12b"
45
+
46
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
47
+ MODEL_NAME,
48
+ load_in_8bit=True,
49
+ torch_dtype=torch.bfloat16,
50
+ device_map="auto"
51
+ )
52
+ model.eval()
53
+
54
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
55
+ generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
56
+ print(generation_config)
57
+
58
+ inputs = ["Почему трава зеленая?", "Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч"]
59
+ for query in inputs:
60
+ prompt = tokenizer.apply_chat_template([{
61
+ "role": "user",
62
+ "content": query
63
+ }], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
64
+ data = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False)
65
+ data = {k: v.to(model.device) for k, v in data.items()}
66
+ data.pop("token_type_ids", None)
67
+ output_ids = model.generate(**data, generation_config=generation_config)[0]
68
+ output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
69
+ output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True).strip()
70
+ print(query)
71
+ print(output)
72
+ print()
73
+ print("==============================")
74
+ print()
75
+ ```
76
+
77
+ ## Output examples
78
+ ```
79
+ User: Почему трава зеленая?
80
+ Saiga: Трава зеленая из-за содержания хлорофилла. Hлорофилл — это пигмент, основной компонент системы фотосинтеза в растениях (а также водорослях и некоторых бактериях). Функционирование хлорофилла обеспечивает следующие особенности:
81
+ 1. **Абсорбция света**: Хлорофилл поглощает свет в определенном диапазоне спектра, в основном синий и красный цвета. Зеленый цвет отражается обратно к нашему глазу, поскольку именно этот цвет не поглощается хлорофиллом.
82
+ 2. **Фотосинтез**: В процессе фотосинтеза хлорофилл преобразует энергию солнечного света в химическую энергию, необходимую для синтеза органических веществ (главным образом глюкозы) из углекислого газа и воды. Этот процесс поддерживает жизнь растений и является источником пищи для многих живых существ на Земле.
83
+ 3. **Структурная роль**: Хлорофилл расположен в особой структуре клеток растений – хлоропластах, которые играют ключевую роль в организации клетки.
84
+ Таким образом, трава зеленая потому, что хлорофилл выполняет жизненно важную функцию в растении и отражает именно тот цвет света, который он не использует в своем процессе работы.
85
+ ```
86
+
87
+ ```
88
+ User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
89
+ Saiga: Таня и Мяч
90
+ В далеком приморском городке, где ласковое солнце играло на волнах и свежий морской ветер наполнял воздух солью и свободой, жила девушка по имени Таня. Ее жизнь была полна ярких красок и незабываемых историй — и все благодаря одному простому предмету: мячу.
91
+ Таня появилась в этом мире уже с мячом под мышкой. Ее отец, заядлый футбольный фанат, еще до рождения дочери решил, что она продолжит семейную спортивную традицию. И вот, когда маленькая Таня впервые сделала свои неуверенные шаги, в ее ручке оказался тот самый мяч — бледно-голубой, как небо над морем, с рисунком в виде волны, словно приглашая к приключениям.
92
+ С тех пор мяч стал для Тани настоящим другом и спутником жизни. Они начинали каждое утро вместе: на песке у пляжа, где отпечатки ног смешивались с влажными линиями прилива; иногда на стадионе, где запахи травы и свежей росы сопровождали первые удары об мяч; а зимними днями — в просторном школьном коридоре, куда Таня выносила мяч, чтобы тренироваться прямо там, среди шумных перерывов и звонков.
93
+ Мяч был свидетелем всех ключевых моментов ее жизни. Когда Таня в первый раз забила гол в школьной команде, он, казалось, излучал радость и гордость. Этот мяч побывал в каждом уголке города: они исследовали заброшенные склады, где Таня представляла себя героиней фильма о футболе; забрались на вершину старого маяка, откуда открывался вид на бескрайнее море; даже однажды ночью пытались пройти через весь город, запуская мяч от стены к стене, создавая свой собственный «марафон».
94
+ Самый значительный эпизод их совместного пути произошел летом, когда Таня решила принять участие в региональных соревнованиях по футболу. Мяч, который уже успел потерять немного своей первоначальной гладкости и белизны, приобрел особое значение. Это был не просто мяч — это символ мечты, которую она носила внутри себя. В день финального матча Таня почувствовала, как каждый удар об этот мяч наполняет ее уверенностью и теплом воспоминаний. На последних минутах встречи, когда счет был равным, Таня ловко обвела соперниц и, сделав красивый финт, послала мяч точно в ворота противника. Зрители взорвались аплодисментами, а Таня упала на колени, крепко обнимая своего верного друга.
95
+ После победы Таня поняла, что мяч стал частью её души. Его история переплеталась со всеми важными моментами её жизни. Она решила сохранить его таким, какой он есть — слегка потрепанным, но полным истории и воспоминаний. Таня повесила мяч на стену в своей комнате, рядом с фотографиями друзей, трофеев и других дорогих сердцу предметов. Теперь он смотрел на неё, напоминая о том, что путь к мечтам долгий, но каждая ступень этого пути полна смысла и радости.
96
+ И хотя со временем Таня увлеклась другими аспектами жизни — путешестви��ми, учебой, новыми увлечениями — мяч всегда оставался напоминанием о том, как важно сохранять искренность намерений и верность своим мечтам. А иногда, поздними вечерами, когда в городе наступала тишина, Таня доставала мяч из коробки, где он хранился, и несколько минут просто крутила его в руках, возвращаясь в те золотые дни детства и юности, наполненные беззаботностью и радостью первого большого приключения.
97
+ ```
98
+
99
+
100
+ ## Versions
101
+
102
+ v3:
103
+ - [d4f395741d0d363665e86533b53d5a2ec14477eb](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_nemo_12b/commit/d4f395741d0d363665e86533b53d5a2ec14477eb)
104
+ - Other names: saiga_nemo_12b_sft_m10_d16_simpo_m23_d38
105
+ - SFT dataset config: [sft_d16.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/sft_d16.json)
106
+ - SFT model config: [saiga_nemo_12b_sft_m10.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_nemo_12b_sft_m10.json)
107
+ - SimPO dataset config: [pref_d38.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/pref_d38.json)
108
+ - SimPO model config: [saiga_nemo_12b_simpo_m23.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_nemo_12b_simpo_m23.json)
109
+ - SFT wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/hzs68let)
110
+ - SimPO wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/hyz52bom)
111
+
112
+ v2:
113
+ - [2ae4ce589c6c1c0ef3ba26521d78882ae1ae2930](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_nemo_12b/commit/2ae4ce589c6c1c0ef3ba26521d78882ae1ae2930)
114
+ - Other names: saiga_nemo_12b_sft_m9_d16_slerp, saiga_nemo_12b_sft_m9_d16_simpo_m21_d36_doestoevsky_orpo_m1_slerp
115
+ - SFT dataset config: [sft_d16.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/sft_d16.json)
116
+ - SFT model config: [saiga_nemo_12b_sft_m9.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_nemo_12b_sft_m9.json)
117
+ - SimPO dataset config: [pref_d36.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/pref_d36.json)
118
+ - SimPO model config: [saiga_nemo_12b_simpo_m21.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_nemo_12b_simpo_m21.json)
119
+ - SFT wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/yod78hiq)
120
+ - SimPO wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/bv5w0lxl)
121
+ - Dostoevsky wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/senqj9t1)
122
+ - Merge config: [link](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_nemo_12b_sft_m9_d16_slerp/blob/main/mergekit_config.yml)
123
+
124
+ v1:
125
+ - [1c13507be4b5b5edd5586e48c902ef61c0343299](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_nemo_12b/commit/1c13507be4b5b5edd5586e48c902ef61c0343299)
126
+ - Other name: saiga_nemo_12b_sft_m9_d14_simpo_m19_d31
127
+ - SFT dataset config: [sft_d14.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/sft_d14.json)
128
+ - SFT model config: [saiga_nemo_12b_sft_m9.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_nemo_12b_sft_m9.json)
129
+ - SimPO dataset config: [pref_d31.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/pref_d31.json)
130
+ - SimPO model config: [saiga_nemo_12b_simpo_m19.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_nemo_12b_simpo_m19.json)
131
+ - SFT wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/e74ozfzh)
132
+ - SimPO wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/b094iiej)
133
+
134
+
135
+ ## Evaluation
136
+
137
+ ### v3:
138
+
139
+ RuArenaHard:
140
+
141
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/tTTHRqxwrLnhj7LEeFmsU.png)
142
+
143
+ PingPong:
144
+
145
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/4VxQJjAxw2eQMYctUvBr5.png)
146
+
147
+ ### v2
148
+
149
+ RuArenaHard:
150
+
151
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/dn5BAxdsYsMfO0oGYH2Zb.png)
152
+
153
+ PingPong:
154
+
155
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/tlxLQORAmGQpkJa6OeLBh.png)
156
+
157
+ ### v1
158
+
159
+ RuArenaHard:
160
+
161
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/-uG--3Wu9oUi9_bC_ZFP4.png)
162
+
163
+
164
+ PingPong:
165
+
166
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/uNmD2YhealySO6UYUH8-g.png)
167
+
measurement.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff