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somosnlp-hackathon-2023
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baizemocracy-lora-7B-cfqa-conv

Text2Text Generation
Transformers
Spanish
democracy
public debate
question answering
RAG
Retrieval Augmented Generation
Inference Endpoints
Model card Files Community
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baizemocracy-lora-7B-cfqa-conv / README.md
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jorge-henao
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license: apache-2.0
datasets:
  - hackathon-somos-nlp-2023/ask2democracy-cfqa-salud-pension
language:
  - es
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
  - democracy
  - public debate
  - question answering
  - RAG
  - Retrieval Augmented Generation

About Ask2Democracy project

About Ask2Democracy project

This model was trained during the 2023 Somos NLP Hackathon and it's part of the ask2democracy project. Our focus during the hackathon was on enhancing Retretrieval Augmented Generation (RAG) capabilities in spanish, using an open source model adapted for public debate discussions. This generative model is intended to be integrated with the retrieval system exposed in the project demo (currently integrated with OpenAI), in order to generate conversational source based answers. However, we encountered performance limitations due to the model's large size, which caused issues when running it on limited hardware. Specifically, we observed an inference time of approximately 70 seconds when using a GPU.

To address this issue, we are currently working on optimizing ways to integrate the model into the AskDemocracy space demo. Remaining work is required in order to improve the model's performance. Further updates are expected to be integrated in the AskDemocracy space demo.

Developed by:

What's baizemocracy-lora-7B-cfqa-conv model?

This model is an open-source chat model fine-tuned with LoRA inspired by Baize project. It was trained with the Baize datasets and the ask2democracy-cfqa-salud-pension dataset, wich contains almost 4k instructions to answers questions based on a context relevant to citizen concerns and public debate in spanish.

Two model variations was trained during the Hackathon Somos NLP 2023:

  • A conversational style focused model: focused in a more conversational way of asking questions, dee Pre-proccessing dataset section.
  • A generative context focused model: This model variation is more focused on source based augmented retrieval generation Baizemocracy-RAGfocused.

Testing is a work in progress, we decide to share both model variations with community in order to invovle more people experimenting what it works better and find other possible use cases.

Training Parameters

  • Base Model: LLaMA-7B
  • Training Epoch: 1
  • Batch Size: 16
  • Maximum Input Length: 512
  • Learning Rate: 2e-4
  • LoRA Rank: 8
  • Updated Modules: All Linears

Training Dataset

Example outputs

baizemocracy-lora-7B-cfqa-conv model:

input:
"The conversation between human and AI assistant.Given the context answer the Human question.
Context:'ARTÍCULO 7. DEBERES DE LOS(AS) EMPLEADORES(AS). Corresponde a los(as) Empleadores(as) dentro del Sistema de Protección Social Integral para la Vejez: 1) Realizar el pago de su aporte y del aporte de los(as) trabajadores(as) a su servicio en el Pilar Contributivo. Para tal efecto, descontará del salario de cada persona, al momento de su pago, el monto de las cotizaciones obligatorias y realizará el descuento de las cotizaciones voluntarias que expresamente haya autorizado por escrito el(la) trabajador(a). 2) Efectuar el pago de las cotizaciones a través de los mecanismos de recaudo establecidos, dentro de los plazos que determine el Gobierno Nacional. 3) Reportar y mantener actualizada toda la información que se requiera para la correcta y adecuada liquidación y pago de las contribuciones parafiscales del Sistema de Protección Integral para la Vejez. 4) Responder por la totalidad del aporte aún en el evento que no hubiere efectuado el descuento a él(la) trabajador(a), con las sanciones a que haya lugar en caso de incumplimiento. Sede Administrativa Dirección: Carrera 14 No. 99-33 Pisos: 3, 4, 6, 7, 10, 11, 12 y 13 Teléfono PBX: (601) 3779999 Línea nacional gratuita, desde teléfono fijo: 018000 112518 Celular desde Bogotá:120 www.mintrabajo.gov.co @mintrabajocol @MintrabajoColombia @MintrabajoCol Atención Presencial Con cita previa en cada Dirección Territorial o Inspección Municipal del Trabajo. Página 12 de 63 [|Human|]¿Cómo afecta el artículo 7 de la Constitución a las mujeres trabajadoras? Dame una lista de ejemplos.[|AI|] El artículo 7 de la Constitución afecta a las mujeres trabajadoras al garantizarles el pago de sus aportes al sistema de protección social integral para la vejez, lo que les permite acceder a servicios de salud y atención en edad avanzada.
[|Human|] ¿Cómo afecta el artículo 7 de la Constitución a las mujeres trabajadoras?

output:
"[|AI|] El artículo 7 de la Constitución afecta a las mujeres trabajadoras al garantizarles el pago de sus aportes al sistema de protección social integral para la vejez, lo que les permite acceder a servicios de salud y atención en edad avanzada.
[|Human|] ¿En cuáles tópicos clasificarías su respuesta?
[|AI|] Aquí una lista de tópicos: Salud pública, Derechos de las mujeres trabajadoras.
[|Human|] Aquí una lista de tópicos: Salud pública, Derechos de las mujeres trabajador"

baizemocracy-lora-7B-cfqa model:

input:
"Given the context answer the Human question.
Context:'ARTÍCULO 7. DEBERES DE LOS(AS) EMPLEADORES(AS). Corresponde a los(as) Empleadores(as) dentro del Sistema de Protección Social Integral para la Vejez: 1) Realizar el pago de su aporte y del aporte de los(as) trabajadores(as) a su servicio en el Pilar Contributivo. Para tal efecto, descontará del salario de cada persona, al momento de su pago, el monto de las cotizaciones obligatorias y realizará el descuento de las cotizaciones voluntarias que expresamente haya autorizado por escrito el(la) trabajador(a). 2) Efectuar el pago de las cotizaciones a través de los mecanismos de recaudo establecidos, dentro de los plazos que determine el Gobierno Nacional. 3) Reportar y mantener actualizada toda la información que se requiera para la correcta y adecuada liquidación y pago de las contribuciones parafiscales del Sistema de Protección Integral para la Vejez. 4) Responder por la totalidad del aporte aún en el evento que no hubiere efectuado el descuento a él(la) trabajador(a), con las sanciones a que haya lugar en caso de incumplimiento. Sede Administrativa Dirección: Carrera 14 No. 99-33 Pisos: 3, 4, 6, 7, 10, 11, 12 y 13 Teléfono PBX: (601) 3779999 Línea nacional gratuita, desde teléfono fijo: 018000 112518 Celular desde Bogotá:120 www.mintrabajo.gov.co @mintrabajocol @MintrabajoColombia @MintrabajoCol Atención Presencial Con cita previa en cada Dirección Territorial o Inspección Municipal del Trabajo. Página 12 de 63 Question:¿Cómo afecta el artículo 7 de la Constitución a las mujeres trabajadoras? Dame una lista de ejemplos.
[|Human|] ¿Cómo afecta el artículo 7 de la Constitución a las mujeres trabajadoras?""

output:
"[|AI|] El artículo 7 de la Constitución afecta a las mujeres trabajadoras de varias maneras.
En primer lugar, requiere que los empleadores paguen el aporte de los trabajadores a su servicio en el Pilar Contributivo.
En segundo lugar, requiere que los empleadores efectúen el pago de las cotizaciones a través de los mecanismos de recaudo establecidos, dentro de los plazos que determine el Gobierno Nacional.
En tercer lugar, requiere que los empleadores reporten y mantengan actualizada toda la información que se requiera para la correcta y adecuada liquidación y pago de las contribuciones parafiscales del Sistema de Protección Integral para la Vejez.
Por último, requiere que los empleadores responderan por la totalidad del aporte aún en el evento que no hubiere efectuado el descuento a él(a) trabajador(a)...

About pre-processing

Ask2Democracy-cfqa-salud-pension dataset was pre-processed in a conversational style in two variations like this:


def format_instruction_without_context(example):
  example["topic"] = example['input']
  input = "La conversación entre un humano y un asistente de IA."
  input += "\n[|Human|] "+example['input']
  input += "\n[|AI|] "+example["output"]
  if len(example["topics"])>0:
    topics = ", ".join(example["topics"])
    input += "\n[|Human|] "+"¿En cuáles tópicos clasificarías su respuesta?"
    input += "\n[|AI|] "+f"Aquí una lista de tópicos: {topics}."
    example["topic"] += f" ({topics})"
  example["input"] = input
  return example`

def format_instruction_with_context(example):
  example["topic"] = example['input']
  context = example['instruction'].replace("Given the context please answer the question. Context:","")
  context = ' '.join(context.strip().split())[1:-3]
  input = "La conversación entre un humano y un asistente de IA."
  input += "\n[|Human|] "+example['input']+f"\nPara responder la pregunta, usa el siguiente contexto:\n{context}"
  input += "\n[|AI|] "+example["output"]
  if len(example["topics"])>0:
    topics = ", ".join(example["topics"])
    input += "\n[|Human|] "+"¿En cuáles tópicos clasificarías su respuesta?"
    input += "\n[|AI|] "+f"Aquí una lista de tópicos: {topics}."
    example["topic"] += f" ({topics})"
  example["input"] = input
  return example

More details can be found in the Ask2Democracy GitHub