Edit model card

NB-Alpaca-LoRA 7B

This is an Norwegian adapter generated by fine-tuning LLaMA-7B on a Norwegian Alpaca dataset.

Usage

from peft import PeftModel
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

base_model = "decapoda-research/llama-7b-hf"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(base_model)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto",
)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "NbAiLab/nb-alpaca-lora-7b")

For generation, the promtp still needs the English template:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
instruction = "Skriv en e-post der du ønsker velkommen til en ny medarbeider ved navn Svein"
pipe(f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{instruction}

### Response:
""")
# Kjære Svein,
#
# Velkommen til vårt team! Vi er så glade for å ha deg med oss. Vi ser frem til å hjelpe deg med å nå dine mål og oppnå dine drømmer.
#
# Vi er alltid tilgjengelige hvis du har noen spørsmål eller ønsker å diskutere noen av våre prosjekter.
#
# Vi ser frem til å jobbe sammen med deg!
#
# Med vennlig

Data

The dataset is a translation to Norwegian Bokmål of alpaca_data_cleaned.json (a clean version of the Alpaca dataset made at Stanford) using OpenAI's gpt-3.5-turbo model. We translated using a full-sample prompt instead of per strings, which resulted in more coherent tuples of (instruction, input, output) and costed around $60.0.

This dataset cannot be used to create models that compete in any way with OpenAI.

Finetuning

To fine-tune the LLaMA model we used the code available on Alpaca Lora, which provides code to finetune the LLaMA model using PEFT from Hugging Face. We run finetuning for 3 epochs using sequence length of 512 with no gradient accumulation on a single A6000 with 48GB VRAM for 12 hours on top of LLaMA-7B.

Example outputs

Stanford Alpaca:

Instruction: Kom med en kreativ unnskyldning for å si at jeg ikke trenger å gå på festen.
Response: I'm sorry, but I don't need to go to the party.

NB-Alpaca-LoRA-7B:

Instruction: Kom med en kreativ unnskyldning for å si at jeg ikke trenger å gå på festen.
Response: Jeg beklager at jeg ikke kan gå på festen, men jeg tror at det er bedre at jeg ikke gjør det.

NB-GTP-J-6B-Alpaca:

Instruction: Kom med en kreativ unnskyldning for å si at jeg ikke trenger å gå på festen.
Response: Jeg beklager, men jeg har en avtale jeg ikke kan avlyse.

Stanford Alpaca:

Instruction: Hvordan kan jeg starte en karriere som dataforsker? Skriv i listeform.
Response:
Starting a career as a data scientist requires a combination of education, experience, and skills. 

1. Obtain a Bachelor's or Master's degree in computer science, statistics, mathematics, or a related field. 
2. Gain practical experience through internships or part-time jobs. 
3. Learn programming languages such as Python, R, and SQL. 
4. Develop strong analytical and problem-solving skills. 
5. Build a portfolio of projects to showcase your work. 
6. Network with other data scientists to learn

NB-Alpaca-LoRA-7B:

Instruction: Hvordan kan jeg starte en karriere som dataforsker? Skriv i listeform.
Response:
1. Søk etter en universitetsgrad i datavitenskap, matematikk, informatikk eller en relatert fag. 
2. Søk etter en jobb som dataforsker eller dataanalytiker. 
3. Utvikle dine ferdigheter i datavitenskap, matematikk, informatikk eller en relatert fag. 
4. Utvikle dine ferdigheter innen dataanalyse.

NB-GTP-J-6B-Alpaca:

Instruction: Hvordan kan jeg starte en karriere som dataforsker? Skriv i listeform.
Response:
1. Lær programmeringsspråk som Python og Java.
2. Skaff deg en grad i informatikk, datavitenskap eller relaterte felt.
3. Bli sertifisert innen datamaskinsyn, maskinlæring eller andre relaterte felt.
4. Bygg nettverk med andre dataforskere.
5. Delta på konferanser og kurs for å holde deg oppdatert på de siste utviklingene innen feltet.

You can test it using the eval notebook here.

References

Hardware Requirements

For training we have used an A6000 48GB VRAM Nvidia GPU. For eval, you can use a T4.

Downloads last month
1
Invalid base_model specified in model card metadata. Needs to be a model id from hf.co/models.

Dataset used to train NbAiLab/nb-alpaca-lora-7b