metadata
datasets:
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca
language:
- ru
pipeline_tag: text2text-generation
inference: false
LLaMA 7B trained on the ru_turbo_alpaca, Russian instructions dataset
Based on LLaMA 7B.
Warning! The model was trained with a target capped at 256 tokens. We will update it once a version with 512 tokens is ready.
Colab: link
Training code: link
from peft import PeftModel, PeftConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
MODEL_NAME = "IlyaGusev/llama_7b_ru_turbo_alpaca_lora"
config = PeftConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
config.base_model_name_or_path,
load_in_8bit=True,
device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(model, MODEL_NAME)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
Examples:
Вопрос: Почему трава зеленая?
Выход: Трава зеленой является результатом фотосинтеза, процесса, при котором растительные клетки выделяют кислород и используют энергию света для синтеза органических соединений, таких как углеводы, аминокислоты и жиры. Этот процесс происходит в хлоропластах, клетках, которые находятся в листьях и стеблях растений. Зеленые пигменты, такие как хлорофиллы, играют важную роль в этом процессе
Задание: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты.
Вход: Таня, мяч
Выход: Таня любила играть в футбол с мальчишками, но ей не хватало партнера. Единственное, что могло удовлетворить ее, - это мяч. Она наслаждалась тем, как он легко перемещался по полю, и каждый раз, когда она забивала гол, она чувствовала себя настоящей чемпионкой.
Однажды, когда Таня играла на улице, она заметила, что кто-то следит за ней. Это был один из мальчишек, которые обычно играли с ней, но сейчас он был недоволен. Он бросил мяч и начал кричать на нее.
Таня была удивлена, почему мальчик стал так грубоват. Она подошла к нему и попросила...
- Final loss: 1.065
- Time: 7 hours, 20 minutes
- Hardware: 1x RTX 3090