IlyaGusev/saiga_llama3_8b

Saiga/Llama3 8B, Russian Llama-3-based chatbot

Based on Llama-3 8B Instruct.

Llama.cpp version: link

ОСТОРОЖНО! WARNING! LET OP!

I've changed the prompt format from ChatML to the original Llama-3 format in v4. Don't forget to switch formats!

v4: LLama-3 prompt format:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Как дела?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Отлично, а у тебя?<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

v2, v3: ChatML prompt format:

<|im_start|>system
Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как дела?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Отлично, а у тебя?<|im_end|>
<|im_start|>user
Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Examples:

User: Почему трава зеленая? 
Saiga: Зеленый цвет травы обусловлен наличием хлорофилла, пигмента, который поглощает свет и передает энергию для фотосинтеза. Хлорофилл содержится в клетках листьев растений и играет ключевую роль в процессе фотосинтеза, когда растения используют солнечный свет для превращения воды и углекислого газа в органические вещества, такие как глюкоза и олигоэфиры.
Хлорофилл состоит из двух основных форм: хлорофилла а и хлорофилла б. Хлорофилл а поглощает свет с длиной волны около 430 нанометров (нм), что соответствует синему или голубому свету, а хлорофилл б поглощает свет с длиной волны около 660 нм, что соответствует красному свету. Когда свет поглощается хлорофиллом, он передается в молекулы воды и углекислого газа, которые используются для фотосинтеза.
Таким образом, хлорофилл является основным компонентом, ответственным за зеленый цвет листьев растений, так как он поглощает свет и передает его энергию для фотосинтеза.

User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
Saiga: Однажды в солнечную погоду на поле для игры в футбол приехала группа друзей, чтобы провести время вместе. В числе их был и Таня, которая была страстной футбольной фанаткой и всегда радовал своих друзей своим энтузиазмом и умением забивать мячи.
В этот день, как обычно, друзья решили провести соревнование между собой, чтобы определить кто из них является лучшим футболистом. Таня была очень уверена в своих силах и готовилась к этому матчу с особой серьёзностью.
Когда все друзья собрались на поле, они увидели, что перед ними стоял огромный мяч, который должен был стать предметом состязания. Мяч был огромным и тяжелым, и его размеры были необычайно большими по сравнению с обычными мячами, которые используются в футболе.
Таня была первая, кто решил начать игру. Она подошла к мячу и начала его удерживать, стараясь выдержать его вес и силу. Но мяч оказался настолько тяжелым, что Таня не смогла удержать его и он упал на землю.
Друзья посмеялись над ее неудачей, но Таня не отчаивалась и продолжила пытаться удержать мяч. Она стала использовать все свои силы и умения, чтобы выдержать его вес и силу. Наконец, после долгих усилий, она смогла удержать мяч и начала его бросать в сторону.
Мяч летел высоко вверх, и друзья смотрели, как он пролетает над полем. Но мяч неожиданно повернул и стал лететь обратно к Тане. Она успела поймать его и продолжила играть, используя все свои навыки и умения.

v4:

• 1cc945d4ca2c7901cf989e7edaac52ab24f1a7dd
• dataset: saiga_scored, scores >= 8, c66032920556c0f21bbbed05e7e04433ec954c3d
• wandb link

v3:

• c588356cd60bdee54d52c2dd5a2445acca8aa5c3
• dataset: saiga_scored, scores >= 8, d51cf8060bdc90023da8cf1c3f113f9193d6569b
• wandb link

v2:

• ae61b4f9b34fac9856d361ea78c66284a00e4f0b
• dataset code revision d0d123dd221e10bb2a3383bcb1c6e4efe1b4a28a
• wandb link
• 5 datasets: ru_turbo_saiga, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch, gpt_roleplay_realm, ru_instruct_gpt4
• Datasets merging script: create_short_chat_set.py

Evaluation

• Dataset: https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/master/self_instruct/data/tasks.jsonl
• Framework: https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval
• Evaluator: alpaca_eval_cot_gpt4_turbo_fn

model	length_controlled_winrate	win_rate	standard_error	avg_length
chatgpt_4_turbo	76.04	90.00	1.46	1270
chatgpt_3_5_turbo	50.00	50.00	0.00	536
saiga_llama3_8b, v4	43.64	65.90	2.31	1200
saiga_llama3_8b, v3	36.97	61.08	2.38	1162
saiga_llama3_8b, v2	33.07	48.19	2.45	1166
saiga_mistral_7b	23.38	35.99	2.34	949