---
datasets:
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca
- IlyaGusev/ru_turbo_saiga
- IlyaGusev/oasst1_ru_main_branch
- IlyaGusev/ru_sharegpt_cleaned
language:
- ru
pipeline_tag: conversational
---

# Saiga 30B, Russian LLaMA-based chatbot

Based on [LLaMA 30B](https://huggingface.co/huggyllama/llama-30b).

* This is an adapter-only version.

Colab: [link](https://colab.research.google.com/drive/1zvF0I52NJ7ngAk_zWzEA_QOYOMCdITZN?usp=sharing)

Training code: [link](https://github.com/IlyaGusev/rulm/tree/master/self_instruct)

```python
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,
    device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(model, MODEL_NAME)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
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.
```

v1:
- revision 3d3da94b0491cc4b72548e113c39060f228054cb
- wandb [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/x2c19kfk)
- 4 datasets: ru_turbo_alpaca, ru_turbo_saiga, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch
- Datasets merging script: [create_chat_set.py](https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/ef58f3d82d6e7b3784d42167ff69188d3766ab61/self_instruct/src/data_processing/create_chat_set.py)
- Loss: 0.822
- Context length: 2000
- Conversational template: `"<s>{role}\n{content}</s>"`
- Possible roles: `["system", "user", "bot"]`
- System prompt: `"Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговарив