add measurement.json
Browse files- README.md +167 -0
- 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 |
+

|
| 142 |
+
|
| 143 |
+
PingPong:
|
| 144 |
+
|
| 145 |
+

|
| 146 |
+
|
| 147 |
+
### v2
|
| 148 |
+
|
| 149 |
+
RuArenaHard:
|
| 150 |
+
|
| 151 |
+

|
| 152 |
+
|
| 153 |
+
PingPong:
|
| 154 |
+
|
| 155 |
+

|
| 156 |
+
|
| 157 |
+
### v1
|
| 158 |
+
|
| 159 |
+
RuArenaHard:
|
| 160 |
+
|
| 161 |
+

|
| 162 |
+
|
| 163 |
+
|
| 164 |
+
PingPong:
|
| 165 |
+
|
| 166 |
+

|
| 167 |
+
|
measurement.json
ADDED
|
The diff for this file is too large to render.
See raw diff
|
|
|