Text Generation
GGUF
Russian
Inference Endpoints
conversational
RefalMachine's picture
Create README.md
93e31e7 verified
metadata
datasets:
  - IlyaGusev/saiga_scored
  - IlyaGusev/saiga_preferences
  - dichspace/darulm
language:
  - ru
pipeline_tag: text-generation
license: apache-2.0

Описание модели

GGUF версия. WORK IN PROGRESS!!! Текущая версия v1.

Инструктивная версия адаптированной на русский язык модели Qwen2.5-32B. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation, paper will be soon).

Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью Qwen-2.5-32B-Instruct.

*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.

Попробовать

Модель можно попробовать в поднятом Space (внизу в параметрах выбор модели): https://huggingface.co/spaces/RefalMachine/RuadaptQwen2.5

Токенизация

image/png

image/png

Метрики и оценка качества

Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open

Результаты на Ru-Arena-General

TODO

Результаты на MERA

Для сабмита на MERA был подготовлен кастомный системный промпт, который смягчает недостатки оценки на кодовых задачах. Для сравнения был также сделан сабмит с этим же системным промптом оригинальной модели.

image/png

Результаты на llmtf_open

TODO

How to cite:

Tikhomirov M., Chernyshev D. Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation // 2024 (will be soon)

Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.

Предупреждение

Ответы модели не отражают мнения авторов, а лишь повторяют знания полученные из данных на всех этапах обучения (предобучение, смена токенизатора, обучение на инструкциях, калибровка качества ответов). Модель была получена из сторонней предобученной модели, контроль за предобучением которой не является ответственностью текущих авторов. При создании данной версии модели не производилось никаких дополнительных действий, направленных на изменение заложенных в LLM "мнений". Используйте с осторожностью.