Russian
Apel-sin commited on
Commit
8cbe457
·
1 Parent(s): fcedc20

add measurement.json

Browse files
Files changed (2) hide show
  1. README.md +130 -0
  2. measurement.json +0 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,130 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: IlyaGusev/saiga_yandexgpt_8b
3
+ language:
4
+ - ru
5
+ datasets:
6
+ - IlyaGusev/saiga_scored
7
+ - IlyaGusev/saiga_preferences
8
+ license: other
9
+ license_name: yandexgpt-5-lite-8b-pretrain
10
+ license_link: LICENSE
11
+ ---
12
+
13
+
14
+ # Saiga/YandexGPT 8B, fine-tune of YandexGPT 8b Pretrain
15
+
16
+ Based on [yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain](https://huggingface.co/yandex/YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain).
17
+
18
+ GGUF: [link](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_yandexgpt_8b_gguf)
19
+
20
+ GPTQ 8-bit: [link](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_yandexgpt_8b_gptq_8bit)
21
+
22
+ Colab: [link](https://colab.research.google.com/drive/10f2sPdQNgV_1znEXko9MLO69Mjudtpfl)
23
+
24
+ ## Prompt format
25
+
26
+ v1: Llama format:
27
+ ```
28
+ <s><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
29
+
30
+ Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
31
+
32
+ Как дела?<|eot_id|><|start_header_id|>assustant<|end_header_id|>
33
+
34
+ Отлично, а у тебя?<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
35
+
36
+ Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
37
+
38
+ ```
39
+
40
+ ## Code example
41
+ ```python
42
+ # Исключительно ознакомительный пример.
43
+ # НЕ НАДО ТАК ИНФЕРИТЬ МОДЕЛЬ В ПРОДЕ.
44
+ # См. https://github.com/vllm-project/vllm или https://github.com/huggingface/text-generation-inference
45
+
46
+ import torch
47
+ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
48
+
49
+ MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_yandexgpt_8b"
50
+
51
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
52
+ MODEL_NAME,
53
+ load_in_8bit=True,
54
+ torch_dtype=torch.bfloat16,
55
+ device_map="auto"
56
+ )
57
+ model.eval()
58
+
59
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
60
+ generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
61
+ print(generation_config)
62
+
63
+ inputs = ["Почему трава зеленая?", "Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч"]
64
+ for query in inputs:
65
+ prompt = tokenizer.apply_chat_template([{
66
+ "role": "user",
67
+ "content": query
68
+ }], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
69
+ data = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False)
70
+ data = {k: v.to(model.device) for k, v in data.items()}
71
+ data.pop("token_type_ids", None)
72
+ output_ids = model.generate(**data, generation_config=generation_config)[0]
73
+ output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
74
+ output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True).strip()
75
+ print(query)
76
+ print(output)
77
+ print()
78
+ print("==============================")
79
+ print()
80
+ ```
81
+
82
+ ## Output examples
83
+ ```
84
+ User: Почему трава зеленая?
85
+ Saiga: Трава зелёная благодаря процессу, известному как фотосинтез. Фотосинтез — это биохимический процесс, при котором зелёные растения преобразуют световую энергию солнца в химическую энергию, необходимую для их роста и жизнедеятельности. Этот процесс осуществляется с помощью хлорофилла, который содержится внутри клеток листьев растений (в специальных органеллах, называемых хлоропластами).
86
+ Хлорофилл является основным пигментом, ответственным за зелёный цвет растений. Он поглощает свет преимущественно в красной и синей частях спектра, отражая при этом зелёный свет. Это отражение зелёного света и делает траву, листья деревьев и другие зелёные части растений именно такого цвета для нашего глаза.
87
+ Зелёный цвет также играет важную роль в защите от ультрафиолетового излучения. Хлорофилл помогает защищать клетки растений от повреждений, вызванных слишком интенсивным солнечным светом. Таким образом, зелёный цвет не только указывает на способность растения к фотосинтезу, но и служит защитой для его организма.
88
+ ```
89
+
90
+ ```
91
+ User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
92
+ Saiga: В небольшом городке на берегу реки жила девочка по имени Таня. Её жизнь была наполнена яркими красками и бесконечными приключениями, ведь рядом всегда находился её верный спутник — обычный резиновый мяч. Этот мячик был не просто игрушкой; он словно хранил в себе частичку души Тани, связывая воедино все события её детства.
93
+ Утро начиналось с того, что Таня просыпалась под весёлый стук мяча о подоконник. Мяч скакал по комнате, словно приглашая свою хозяйку начать новый день. Девочка любила играть с ним, придумывала разнообразные игры, от простых пряток до сложных лабиринтов из мебели. Иногда она даже учила его выполнять команды – "вперёд", "назад" или "прыгай через препятствие".
94
+ Летом Таня проводила дни напролёт на пляже у реки. Река текла медленно, отражаясь в прозрачной воде солнце и облака. Рядом с собой Таня видела только песок, ракушки и своего верного спутника – мяч. Он казался ей живым существом, которое разделяло радость купания и плавания наперегонки с друзьями. Вечером же они вместе строили песчаные замки и устраивали фейерверки из цветных камней и песка.
95
+ Однажды, когда Таня играла со своим мячом около старого заброшенного дома, который местные жители называли "Домом призраков", ветер вдруг принёс странные звуки. Из-за угла выглянул старый мужчина в шляпе, украшенной перьями. Его звали Виктор, и он был бывшим учителем физкультуры в школе, где училась Таня.
96
+ — Здравствуй, маленькая искательница приключений! — улыбнулся старик, подходя ближе. — Я заметил тебя здесь уже несколько дней. Ты как будто нашла друга в этом старом доме.
97
+ Таня смущённо кивнула, а мяч мягко подкатился к ногам Виктора. Тот поднял его, осмотрел внимательно и спросил:
98
+ — Расскажи мне о своём друге. Почему ты так любишь эту простую игрушку?
99
+ Девочка начала рассказывать истории своих игр, смешных случаев и радостных моментов, которые происходили благодаря мячу. Старик слушал внимательно, иногда кивая головой. Когда Таня закончила свой рассказ, Виктор сказал:
100
+ — Знаешь, этот мяч тоже многое пережил. В детстве я играл им во дворе, потом подарил своему сыну, а теперь он стал частью твоей жизни. Видишь ли, игрушки могут быть больше, чем кажется на первый взгляд. Они хранят воспоминания, передают энергию и дружбу между поколениями. Давай сегодня устроим особый праздник для твоего мяча.
101
+ Виктор достал коробку конфет, букет полевых цветов и старые фотографии своей семьи. Вместе они устроили настоящую церемонию признания заслуг мяча перед Таней. Поставив свечи вокруг импровизированного алтаря, они зажгли их, произнося слова благодарности за поддержку и радость, которую игрушка принесла девочке.
102
+ После этого вечера всё изменилось. Таня стала относиться к игре ещё более ответственно. Теперь каждое утро начиналось с ритуала приветствия мяча, после которого она шла заниматься спортом или рисованием – тем самым, что могло бы развивать её талант и здоровье. А вечером, сидя на скамейке у речного берега, Таня смотрела, как закатное солнце играет на поверхности воды, держа в руках свой любимый мяч и зная, что эта связь останется навсегда.
103
+ Годы шли, но каждый раз, встречаясь взглядом с резиновым другом, Таня вспоминала тот особенный вечер у старого дома. Мяч стал символом постоянства среди перемен, напоминанием о том, что дружба может быть такой же простой, искренней и вечной, как детская игра. И хотя мир менялся вокруг неё, одно оставалось неизменным – любовь к этому маленькому предмету, который открыл ей двери в мир безграничных возможностей и настоящей дружбы.
104
+ ```
105
+
106
+
107
+ ## Versions
108
+
109
+ v1:
110
+ - [440bc91e1f765596efaef8099ffc7ec8d2dbb9c6](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_nemo_12b/commit/440bc91e1f765596efaef8099ffc7ec8d2dbb9c6)
111
+ - Other names: saiga_yandexgpt_8b_sft_m4_d19_smpo_m3_d38
112
+ - SFT dataset config: [sft_d19.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/sft_d19.json)
113
+ - SFT model config: [saiga_yandexgpt_8b_sft_m4.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_yandexgpt_8b_sft_m4.json)
114
+ - SMPO dataset config: [pref_d38.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/datasets/pref_d38.json)
115
+ - SMPO model config: [saiga_yandexgpt_8b_smpo_m3.json](https://github.com/IlyaGusev/saiga/blob/main/configs/models/saiga_yandexgpt_8b_smpo_m3.json)
116
+ - SFT wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/xq842j0d)
117
+ - SimPO wandb: [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/y8kujd6y)
118
+
119
+
120
+ ## Evaluation
121
+
122
+ ### v1:
123
+
124
+ PingPong:
125
+
126
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/XOXfgQrc_2fmAXS7D8vUq.png)
127
+
128
+ RuArenaHard vs gpt-4o:
129
+
130
+ ![image/jpeg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/5fc2346dea82dd667bb0ffbc/TlJHaJp-j28PZCL2kM3qU.jpeg)
measurement.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff