README.md · Nekochu/Llama-3.1-8B-German-ORPO at 463ea77e46fb6d69c86f23df21b0ab0a0b9e77cd

metadata

model_creator: Nekochu
quantized_by: Nekochu
model_name: Llama-3.1 8B German ORPO
pretty_name: Llama-3.1 8B German ORPO
model_type: llama3.1
prompt_template: >-
  Below is an instruction that describes a task. Write a response that
  appropriately completes the request. ### Instruction: {Instruction} {summary}
  ### input: {category} ### Response: {prompt}
library_name: peft
license: llama3.1
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
tags:
  - llama-factory
  - lora
datasets:
  - mayflowergmbh/intel_orca_dpo_pairs_de
  - LeoLM/OpenSchnabeltier
  - LeoLM/German_Songs
  - LeoLM/German_Poems
  - bjoernp/ultrachat_de
  - mayflowergmbh/ultra-chat_de
  - mayflowergmbh/airoboros-3.0_de
  - mayflowergmbh/booksum_de
  - mayflowergmbh/dolphin_de
  - mayflowergmbh/evol-instruct_de
  - mayflowergmbh/openschnabeltier_de
  - mayflowergmbh/alpaca-gpt4_de
  - mayflowergmbh/dolly-15k_de
  - mayflowergmbh/oasst_de
language:
  - de
  - en
pipeline_tag: text-generation
task_categories:
  - question-answering
  - text2text-generation
  - conversational
inference: true
model-index:
  - name: Llama-3.1-8B-German-ORPO
    results: []

Fine-tuning of Llama-3.1-8B on german datasets. Same datasets used in Nekochu/Llama-2-13B-German-ORPO.
I've (alway) kept LoRA QLoRA_German-ORPO so it can be applied to any LLaMA-3.1-8B fine-tuned model but may affect performance.
Quants: exl2 2.4bpw-h6, 4.25bpw-h6, 8.0bpw-h8 | GGUF Q4_K_M,IQ4_XS...

Oh, and I am not a GER speaker. ^^

This training can be replicated using LLaMA-Factory.

Stage A: SFT

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 && llamafactory-cli train --stage sft --do_train True --model_name_or_path meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --preprocessing_num_workers 1 --finetuning_type lora --template alpaca --rope_scaling linear --flash_attn fa2 --dataset_dir data --dataset ultrachat_de,airoboros_de,booksum_de,dolphin_de,evol_instruct_de,openschnabeltier_de,alpaca-gpt4_de,dolly_15k_de,oasst_de,bjoernp_ultrachat_de,German_Poems,German_Songs,OpenSchnabeltier --cutoff_len 8192 --learning_rate 5e-05 --num_train_epochs 3.0 --max_samples 100000 --per_device_train_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 1 --lr_scheduler_type cosine --max_grad_norm 1.0 --logging_steps 100 --save_steps 1000 --warmup_steps 1000 --neftune_noise_alpha 5 --optim adamw_8bit --packing True --neat_packing True --report_to none --output_dir saves\LLaMA3.1-8B-Chat\lora\Llama-3.1-8B-German --bf16 True --plot_loss True --ddp_timeout 180000000 --include_num_input_tokens_seen True --quantization_bit 4 --quantization_method bitsandbytes --lora_rank 32 --lora_alpha 64 --lora_dropout 0.15 --lora_target all --use_adam_mini True --create_new_adapter True

Stage B: Continued, orpo

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 && llamafactory-cli train --stage dpo --do_train True --model_name_or_path meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --preprocessing_num_workers 1 --finetuning_type lora --template alpaca --rope_scaling linear --flash_attn fa2 --dataset_dir data --dataset fix_orca_dpo_de --cutoff_len 4000 --learning_rate 5e-05 --num_train_epochs 1.0 --max_samples 100000 --per_device_train_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 1 --lr_scheduler_type cosine --max_grad_norm 1.0 --logging_steps 10 --save_steps 1000 --warmup_steps 0 --neftune_noise_alpha 5 --optim adamw_8bit --packing True --report_to none --output_dir saves\LLaMA3.1-8B-Chat\lora\Llama-3.1-8B-German-ORPO --bf16 True --plot_loss True --ddp_timeout 180000000 --include_num_input_tokens_seen True --quantization_bit 4 --quantization_method bitsandbytes --lora_rank 32 --lora_alpha 64 --lora_dropout 0.35 --lora_target all --pref_beta 0.1 --pref_ftx 0 --pref_loss orpo --adapter_name_or_path saves\LLaMA3.1-8B-Chat\lora\Llama-3.1-8B-German

Average training time: 5d sft, 6h dpo

dataset_info.json

dataset_info.json:

  "oasst_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/oasst_de"
  },
  "dolly_15k_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/dolly-15k_de"
  },
  "alpaca-gpt4_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/alpaca-gpt4_de"
  },
  "openschnabeltier_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/openschnabeltier_de"
  },
  "evol_instruct_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/evol-instruct_de"
  },
  "dolphin_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/dolphin_de"
  },
  "booksum_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/booksum_de"
  },
  "airoboros_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/airoboros-3.0_de"
  },
  "ultrachat_de": {
    "hf_hub_url": "mayflowergmbh/ultra-chat_de"
  },
  "German_Songs": {
    "file_name": "German_Songs.json",
    "file_sha1": "3ec36066a19debd1b138020b293e05f21264c352",
    "columns": {
      "prompt": "prompt",
      "query": "analysis_prompt",
      "response": "song",
      "history": "analysis",
      "system": "topic"
    }
  },
  "German_Poems": {
    "file_name": "German_Poems.json",
    "file_sha1": "f0f4bbea3b8cbc378afb640f4ff4dcd11132263c",
    "columns": {
      "prompt": "prompt",
      "query": "topic", 
      "response": "poem"
    }
  },
  "bjoernp_ultrachat_de": {
    "file_name": "ultrachat_de.json",
    "file_sha1": "4e2b6dba1c387b3fa439c33ab35281403c39e973",
    "formatting": "sharegpt",
    "columns": {
      "messages": "conversations"
    },
    "tags": {
      "role_tag": "from",
      "content_tag": "value",
      "user_tag": "human",
      "assistant_tag": "gpt",
      "system_tag": "system"
    }
  },
  "OpenSchnabeltier": {
    "file_name": "OpenSchnabeltier.json",
    "columns": {
      "prompt": "instruction_de",
      "response": "output_de"
    }
  },
  "fix_orca_dpo_de": {
    "file_name": "fix_intel_orca_dpo_pairs_de.json",
    "ranking": true,
    "columns": {
      "prompt": "instruction",
      "query": "input",
      "chosen": "chosen",
      "rejected": "rejected"
    }
  }
}

Additionally, the locally converted .json dataset is in the branch dataset-reformat.

Output Examples

#Question:
Wie geht es in diesem Absatz weiter? Dann reibt sie eine Nadel auf einem Wattebausch, schiebt ihn dann auf einen Bleistift und wickelt einen Faden darum. Dann hält sie eine Schachtel mit einem Produkt hoch und gießt dann mehrere Flüssigkeiten in eine Schüssel. sie Wählen Sie Ihre Antwort aus: A. Fügt einen Topf hinzu und schüttelt das Produkt in einer Mühle. B. kneift den Faden, um eine Zigarette zu stylen, und geht dann weg. Dann taucht C. die Nadel in Tinte und zeichnet mit dem Bleistift ein Motiv auf ihr Bein, das sie am Ende mit einem Lappen abreibt. D. beginnt, ihre Haare zu stylen und schneidet sie mehrmals, bevor sie die Spitzen scheitelt, um die Frisur zu zeigen, die sie kreiert hat.


#Only Llama3 3.1 (wrong) - Llama3 Template: 
Die richtige Antwort ist B.

#Model SFT GER (wrong) - Alpaca Template: 
Es ist unklar, welche Handlung sie als nächstes kommt, da der Absatz zu Ende geht.

#Model SFT+orpo GER (correct) - Alpaca Template, linear RoPE Scaling: 
C. taucht die Nadel in Tinte und zeichnet mit dem Bleistift ein Motiv auf ihr Bein, das sie am Ende mit einem Lappen abreibt.

Note: Output from inference LLaMA-Factory (and exl2-8bpw). Source question: mayflowergmbh/intel_orca_dpo_pairs_de

Eval English

MMLU-Pro * (en):

Model	Overall Accuracy	biology	business	chemistry	computer science	economics	engineering	health	history	law	math	philosophy	physics	psychology	other
Llama-3.1-8B-German-ORPO-8.0bpw-h8-exl2	38.83	60.81	37.26	32.86	38.78	46.33	23.32	45.48	39.90	21.62	38.86	34.67	28.79	50.63	44.26
Llama-3.1-8B-Instruct-exl2-8bpw-h8	46.16	63.74	49.68	36.93	48.29	55.81	28.59	52.81	45.67	30.79	45.08	40.48	39.03	60.90	48.38

Note: Lower on Benchmark for English, seems to be degraded as trade-off. Not frequently but the output repeats sentences (because of the wrong chat template).