metadata
datasets:
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca
- IlyaGusev/ru_turbo_saiga
- IlyaGusev/oasst1_ru_main_branch
- IlyaGusev/ru_sharegpt_cleaned
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca_evol_instruct
- lksy/ru_instruct_gpt4
language:
- ru
pipeline_tag: conversational
license: cc-by-4.0
Saiga 30B, Russian LLaMA-based chatbot
Based on LLaMA 30B.
This is an adapter-only version.
Colab: link
Llama.cpp version: link
Training code: link
from peft import PeftModel, PeftConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_30b_lora"
DEFAULT_MESSAGE_TEMPLATE = "<s>{role}\n{content}</s>\n"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."
class Conversation:
def __init__(
self,
message_template=DEFAULT_MESSAGE_TEMPLATE,
system_prompt=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT,
start_token_id=1,
bot_token_id=9225
):
self.message_template = message_template
self.start_token_id = start_token_id
self.bot_token_id = bot_token_id
self.messages = [{
"role": "system",
"content": system_prompt
}]
def get_start_token_id(self):
return self.start_token_id
def get_bot_token_id(self):
return self.bot_token_id
def add_user_message(self, message):
self.messages.append({
"role": "user",
"content": message
})
def add_bot_message(self, message):
self.messages.append({
"role": "bot",
"content": message
})
def get_prompt(self, tokenizer):
final_text = ""
for message in self.messages:
message_text = self.message_template.format(**message)
final_text += message_text
final_text += tokenizer.decode([self.start_token_id, self.bot_token_id])
return final_text.strip()
def generate(model, tokenizer, prompt, generation_config):
data = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
data = {k: v.to(model.device) for k, v in data.items()}
output_ids = model.generate(
**data,
generation_config=generation_config
)[0]
output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
return output.strip()
config = PeftConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
config.base_model_name_or_path,
load_in_8bit=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(
model,
MODEL_NAME,
torch_dtype=torch.float16
)
model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_fast=False)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
print(generation_config)
inputs = ["Почему трава зеленая?", "Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч"]
for inp in inputs:
conversation = Conversation()
conversation.add_user_message(inp)
prompt = conversation.get_prompt(tokenizer)
output = generate(model, tokenizer, prompt, generation_config)
print(inp)
print(output)
print()
print("==============================")
print()
Examples:
User: Почему трава зеленая?
Saiga: Трава зеленая потому, что она содержит хлорофилл - пигмент, который отвечает за зеленый цвет листьев растений. Хлорофилл используется для фотосинтеза - процесса преобразования света в энергию, необходимую для роста и развития растения. Кроме того, зеленый цвет является наиболее распространенным цветом среди всех растительных видов на Земле, поэтому большинство трав имеют зеленый цвет.
User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
Saiga: Однажды летом, когда все дети уже вышли из школы и начали проводить время на улице, Таня решила поиграть в футбол со своими друзьями. Она взяла свой любимый мяч и отправилась к парку, где они обычно играют.
Когда она пришла туда, ее друзья уже были готовы к игре. Они разделились на две команды и начали играть. Таня была очень энергичной и активной, она бежала по полю, прыгала и ловила мяч.
Но однажды, когда она пыталась заблокировать удар соперника, мяч ударился ей прямо в лицо. Она упала на землю и не могла двигаться. Ее друзья сразу же подобрали ее и провели медицинскую помощь.
Так как Тане было больно, они решили не продолжать игру и вернуться домой. Но Таня не хотела пропустить возможность играть в футбол, поэтому она решила найти другой способ.
Она купила себе новый мяч и начала тренироваться дома. Она старалась делать упражнения каждый день, чтобы улучшить свою технику и скорость. Вскоре она стала лучшей футболисткой в своей команде.
Ее друзья были поражены ее умением играть в футбол и часто приглашали ее на матчи. Таня была очень горда своей новой профессией и никогда не переставала тренироваться.
В конце концов, благодаря своим усилиям, она стала настоящей звездой футбола и даже получила предложение от известного клуба. Она приняла его и начала играть на профессиональном уровне.
Таким образом, мяч стал для Тани не только игрушкой, но и источником ее успеха и счастья.
User: Реши уравнение 4x + 5 = 21
Saiga: Для решения этого уравнения нужно найти значение переменной x. Для этого нужно вычесть из левой части уравнения 5, чтобы получить 4x = 16. Далее, делим обе стороны на 4, чтобы получить x = 4. Таким образом, x равно 4.
User: Заполни пропуски в предложении. Дано: Я пытался ____ от маньяка, но он меня настиг
Saiga: Я пытался убежать от маньяка, но он меня настиг.
v2:
- revision c7a77373a922758317582d55474a7c34478669e2
- wandb link
- 7 datasets: ru_turbo_alpaca, ru_turbo_saiga, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch, ru_turbo_alpaca_evol_instruct (1/2 iterations), ru_instruct_gpt4
- Datasets merging script: create_chat_set.py
- saiga30b_v2 vs saiga30b_v1: 86-19-71
v1:
- revision 8573592257aa6476e8179f09a922aff513592886
- wandb link
- 4 datasets: ru_turbo_alpaca, ru_turbo_saiga, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch
- Datasets merging script: create_chat_set.py
- Loss: 0.817
- Context length: 2000
- Conversational template:
"<s>{role}\n{content}</s>" - Possible roles:
["system", "user", "bot"] - System prompt:
"Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."