File size: 3,772 Bytes
23b4e9d 7818c95 23b4e9d |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 |
---
datasets:
- IlyaGusev/saiga_scored
- IlyaGusev/saiga_preferences
- dichspace/darulm
language:
- ru
pipeline_tag: text-generation
---
## Model description
Инструктивная версия адаптированной на русский язык модели Qwen2.5-7B. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation, paper will be soon).
Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью Qwen-2.5-7B-Instruct.
*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.
## Токенизация
## Метрики и оценка качества
Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open
#### Результаты на Ru-Arena-General
Замеры были произведены с использованием оффициального кода лидерборда (https://github.com/VikhrModels/ru_llm_arena), **но с repetition_penalty=1.1**.
Приведена лишь часть лидерборда, подробнее смотрите в репозитории бенчмарка (https://huggingface.co/spaces/Vikhrmodels/arenahardlb).
| Model Name | Winrate | 95% CI | Average # Tokens |
|--------------------------------------------------|--------|--------------------|------------------|
| gpt-4-1106-preview | 90.9 | ( +1.3 / -0.9) | 541 |
| vikhr-nemo-12b-instruct-r-21-09-24 | 87.3 | (+1.1 / -1.2) | 627 |
| gpt-4o-mini | 83.9 | (+1.9 / -1.6) | 448 |
| **ruadapt_qwen2.5_7B_ext_u48_instruct** | **81.9** | **(+1.7 / -1.6)** | **556** |
| gemma-2-9b-it | 76.5 | (+1.1 / -1.1) | 459 |
| Qwen2.5-7B-Instruct | 76.0 | (+1.6 / -1.8) | 484 |
| gemma-2-9b-it-sppo-iter3 | 73.6 | (+2.1 / -2.2) | 509 |
| saiga_llama3_8b_v7 | 67.6 | (+1.7 / -1.4) | 503 |
| ruadapt_qwen2.5_3B_ext_u48_instruct_v4 | 66.1 | (+2.2 / -1.9) | 531 |
| t-lite-instruct-0.1 | 64.7 | (+2.3 / -2.2) | 810 |
#### Результаты на MERA
TODO
#### Результаты на llmtf_open
TODO
## How to cite:
Tikhomirov M., Chernyshev D. Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation // 2024 (will be soon)
Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168. |