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1
+ ---
2
+ base_model: jphme/em_german_13b_v01
3
+ inference: false
4
+ language:
5
+ - de
6
+ library_name: transformers
7
+ license: llama2
8
+ model_creator: Jan Philipp Harries
9
+ model_name: EM German 13B v01
10
+ model_type: llama
11
+ pipeline_tag: text-generation
12
+ prompt_template: 'Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:
13
+
14
+ '
15
+ quantized_by: TheBloke
16
+ tags:
17
+ - facebook
18
+ - meta
19
+ - pytorch
20
+ - llama
21
+ - llama-2
22
+ - german
23
+ - deutsch
24
+ ---
25
+
26
+ <!-- header start -->
27
+ <!-- 200823 -->
28
+ <div style="width: auto; margin-left: auto; margin-right: auto">
29
+ <img src="https://i.imgur.com/EBdldam.jpg" alt="TheBlokeAI" style="width: 100%; min-width: 400px; display: block; margin: auto;">
30
+ </div>
31
+ <div style="display: flex; justify-content: space-between; width: 100%;">
32
+ <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: flex-start;">
33
+ <p style="margin-top: 0.5em; margin-bottom: 0em;"><a href="https://discord.gg/theblokeai">Chat & support: TheBloke's Discord server</a></p>
34
+ </div>
35
+ <div style="display: flex; flex-direction: column; align-items: flex-end;">
36
+ <p style="margin-top: 0.5em; margin-bottom: 0em;"><a href="https://www.patreon.com/TheBlokeAI">Want to contribute? TheBloke's Patreon page</a></p>
37
+ </div>
38
+ </div>
39
+ <div style="text-align:center; margin-top: 0em; margin-bottom: 0em"><p style="margin-top: 0.25em; margin-bottom: 0em;">TheBloke's LLM work is generously supported by a grant from <a href="https://a16z.com">andreessen horowitz (a16z)</a></p></div>
40
+ <hr style="margin-top: 1.0em; margin-bottom: 1.0em;">
41
+ <!-- header end -->
42
+
43
+ # EM German 13B v01 - AWQ
44
+ - Model creator: [Jan Philipp Harries](https://huggingface.co/jphme)
45
+ - Original model: [EM German 13B v01](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01)
46
+
47
+ <!-- description start -->
48
+ ## Description
49
+
50
+ This repo contains AWQ model files for [Jan Philipp Harries's EM German 13B v01](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01).
51
+
52
+
53
+ ### About AWQ
54
+
55
+ AWQ is an efficient, accurate and blazing-fast low-bit weight quantization method, currently supporting 4-bit quantization. Compared to GPTQ, it offers faster Transformers-based inference.
56
+
57
+ It is also now supported by continuous batching server [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm), allowing use of Llama AWQ models for high-throughput concurrent inference in multi-user server scenarios.
58
+
59
+ As of September 25th 2023, preliminary Llama-only AWQ support has also been added to [Huggingface Text Generation Inference (TGI)](https://github.com/huggingface/text-generation-inference).
60
+
61
+ Note that, at the time of writing, overall throughput is still lower than running vLLM or TGI with unquantised models, however using AWQ enables using much smaller GPUs which can lead to easier deployment and overall cost savings. For example, a 70B model can be run on 1 x 48GB GPU instead of 2 x 80GB.
62
+ <!-- description end -->
63
+ <!-- repositories-available start -->
64
+ ## Repositories available
65
+
66
+ * [AWQ model(s) for GPU inference.](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ)
67
+ * [GPTQ models for GPU inference, with multiple quantisation parameter options.](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-GPTQ)
68
+ * [2, 3, 4, 5, 6 and 8-bit GGUF models for CPU+GPU inference](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-GGUF)
69
+ * [Jan Philipp Harries's original unquantised fp16 model in pytorch format, for GPU inference and for further conversions](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01)
70
+ <!-- repositories-available end -->
71
+
72
+ <!-- prompt-template start -->
73
+ ## Prompt template: EmGerman
74
+
75
+ ```
76
+ Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:
77
+
78
+ ```
79
+
80
+ <!-- prompt-template end -->
81
+
82
+
83
+ <!-- README_AWQ.md-provided-files start -->
84
+ ## Provided files, and AWQ parameters
85
+
86
+ For my first release of AWQ models, I am releasing 128g models only. I will consider adding 32g as well if there is interest, and once I have done perplexity and evaluation comparisons, but at this time 32g models are still not fully tested with AutoAWQ and vLLM.
87
+
88
+ Models are released as sharded safetensors files.
89
+
90
+ | Branch | Bits | GS | AWQ Dataset | Seq Len | Size |
91
+ | ------ | ---- | -- | ----------- | ------- | ---- |
92
+ | [main](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ/tree/main) | 4 | 128 | [German Quad](https://huggingface.co/datasets/deepset/germanquad) | 4096 | 7.25 GB
93
+
94
+ <!-- README_AWQ.md-provided-files end -->
95
+
96
+ <!-- README_AWQ.md-use-from-vllm start -->
97
+ ## Serving this model from vLLM
98
+
99
+ Documentation on installing and using vLLM [can be found here](https://vllm.readthedocs.io/en/latest/).
100
+
101
+ Note: at the time of writing, vLLM has not yet done a new release with AWQ support.
102
+
103
+ If you try the vLLM examples below and get an error about `quantization` being unrecognised, or other AWQ-related issues, please install vLLM from Github source.
104
+
105
+ - When using vLLM as a server, pass the `--quantization awq` parameter, for example:
106
+
107
+ ```shell
108
+ python3 python -m vllm.entrypoints.api_server --model TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ --quantization awq --dtype half
109
+ ```
110
+
111
+ When using vLLM from Python code, pass the `quantization=awq` parameter, for example:
112
+
113
+ ```python
114
+ from vllm import LLM, SamplingParams
115
+
116
+ prompts = [
117
+ "Hello, my name is",
118
+ "The president of the United States is",
119
+ "The capital of France is",
120
+ "The future of AI is",
121
+ ]
122
+ sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
123
+
124
+ llm = LLM(model="TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ", quantization="awq", dtype="half")
125
+
126
+ outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
127
+
128
+ # Print the outputs.
129
+ for output in outputs:
130
+ prompt = output.prompt
131
+ generated_text = output.outputs[0].text
132
+ print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")
133
+ ```
134
+ <!-- README_AWQ.md-use-from-vllm start -->
135
+
136
+ <!-- README_AWQ.md-use-from-tgi start -->
137
+ ## Serving this model from Text Generation Inference (TGI)
138
+
139
+ Use TGI version 1.1.0 or later. The official Docker container is: `ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.1.0`
140
+
141
+ Example Docker parameters:
142
+
143
+ ```shell
144
+ --model-id TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ --port 3000 --quantize awq --max-input-length 3696 --max-total-tokens 4096 --max-batch-prefill-tokens 4096
145
+ ```
146
+
147
+ Example Python code for interfacing with TGI (requires huggingface-hub 0.17.0 or later):
148
+
149
+ ```shell
150
+ pip3 install huggingface-hub
151
+ ```
152
+
153
+ ```python
154
+ from huggingface_hub import InferenceClient
155
+
156
+ endpoint_url = "https://your-endpoint-url-here"
157
+
158
+ prompt = "Tell me about AI"
159
+ prompt_template=f'''Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:
160
+
161
+ '''
162
+
163
+ client = InferenceClient(endpoint_url)
164
+ response = client.text_generation(prompt,
165
+ max_new_tokens=128,
166
+ do_sample=True,
167
+ temperature=0.7,
168
+ top_p=0.95,
169
+ top_k=40,
170
+ repetition_penalty=1.1)
171
+
172
+ print(f"Model output: {response}")
173
+ ```
174
+ <!-- README_AWQ.md-use-from-tgi end -->
175
+
176
+ <!-- README_AWQ.md-use-from-python start -->
177
+ ## How to use this AWQ model from Python code
178
+
179
+ ### Install the necessary packages
180
+
181
+ Requires: [AutoAWQ](https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ) 0.1.1 or later
182
+
183
+ ```shell
184
+ pip3 install autoawq
185
+ ```
186
+
187
+ If you have problems installing [AutoAWQ](https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ) using the pre-built wheels, install it from source instead:
188
+
189
+ ```shell
190
+ pip3 uninstall -y autoawq
191
+ git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ
192
+ cd AutoAWQ
193
+ pip3 install .
194
+ ```
195
+
196
+ ### You can then try the following example code
197
+
198
+ ```python
199
+ from awq import AutoAWQForCausalLM
200
+ from transformers import AutoTokenizer
201
+
202
+ model_name_or_path = "TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ"
203
+
204
+ # Load model
205
+ model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, fuse_layers=True,
206
+ trust_remote_code=False, safetensors=True)
207
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=False)
208
+
209
+ prompt = "Tell me about AI"
210
+ prompt_template=f'''Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:
211
+
212
+ '''
213
+
214
+ print("\n\n*** Generate:")
215
+
216
+ tokens = tokenizer(
217
+ prompt_template,
218
+ return_tensors='pt'
219
+ ).input_ids.cuda()
220
+
221
+ # Generate output
222
+ generation_output = model.generate(
223
+ tokens,
224
+ do_sample=True,
225
+ temperature=0.7,
226
+ top_p=0.95,
227
+ top_k=40,
228
+ max_new_tokens=512
229
+ )
230
+
231
+ print("Output: ", tokenizer.decode(generation_output[0]))
232
+
233
+ """
234
+ # Inference should be possible with transformers pipeline as well in future
235
+ # But currently this is not yet supported by AutoAWQ (correct as of September 25th 2023)
236
+ from transformers import pipeline
237
+
238
+ print("*** Pipeline:")
239
+ pipe = pipeline(
240
+ "text-generation",
241
+ model=model,
242
+ tokenizer=tokenizer,
243
+ max_new_tokens=512,
244
+ do_sample=True,
245
+ temperature=0.7,
246
+ top_p=0.95,
247
+ top_k=40,
248
+ repetition_penalty=1.1
249
+ )
250
+
251
+ print(pipe(prompt_template)[0]['generated_text'])
252
+ """
253
+ ```
254
+ <!-- README_AWQ.md-use-from-python end -->
255
+
256
+ <!-- README_AWQ.md-compatibility start -->
257
+ ## Compatibility
258
+
259
+ The files provided are tested to work with:
260
+
261
+ - [AutoAWQ](https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ)
262
+ - [vLLM](https://github.com/vllm-project/vllm)
263
+ - [Huggingface Text Generation Inference (TGI)](https://github.com/huggingface/text-generation-inference)
264
+
265
+ TGI merged AWQ support on September 25th, 2023: [TGI PR #1054](https://github.com/huggingface/text-generation-inference/pull/1054). Use the `:latest` Docker container until the next TGI release is made.
266
+
267
+ <!-- README_AWQ.md-compatibility end -->
268
+
269
+ <!-- footer start -->
270
+ <!-- 200823 -->
271
+ ## Discord
272
+
273
+ For further support, and discussions on these models and AI in general, join us at:
274
+
275
+ [TheBloke AI's Discord server](https://discord.gg/theblokeai)
276
+
277
+ ## Thanks, and how to contribute
278
+
279
+ Thanks to the [chirper.ai](https://chirper.ai) team!
280
+
281
+ Thanks to Clay from [gpus.llm-utils.org](llm-utils)!
282
+
283
+ I've had a lot of people ask if they can contribute. I enjoy providing models and helping people, and would love to be able to spend even more time doing it, as well as expanding into new projects like fine tuning/training.
284
+
285
+ If you're able and willing to contribute it will be most gratefully received and will help me to keep providing more models, and to start work on new AI projects.
286
+
287
+ Donaters will get priority support on any and all AI/LLM/model questions and requests, access to a private Discord room, plus other benefits.
288
+
289
+ * Patreon: https://patreon.com/TheBlokeAI
290
+ * Ko-Fi: https://ko-fi.com/TheBlokeAI
291
+
292
+ **Special thanks to**: Aemon Algiz.
293
+
294
+ **Patreon special mentions**: Pierre Kircher, Stanislav Ovsiannikov, Michael Levine, Eugene Pentland, Andrey, 준교 김, Randy H, Fred von Graf, Artur Olbinski, Caitlyn Gatomon, terasurfer, Jeff Scroggin, James Bentley, Vadim, Gabriel Puliatti, Harry Royden McLaughlin, Sean Connelly, Dan Guido, Edmond Seymore, Alicia Loh, subjectnull, AzureBlack, Manuel Alberto Morcote, Thomas Belote, Lone Striker, Chris Smitley, Vitor Caleffi, Johann-Peter Hartmann, Clay Pascal, biorpg, Brandon Frisco, sidney chen, transmissions 11, Pedro Madruga, jinyuan sun, Ajan Kanaga, Emad Mostaque, Trenton Dambrowitz, Jonathan Leane, Iucharbius, usrbinkat, vamX, George Stoitzev, Luke Pendergrass, theTransient, Olakabola, Swaroop Kallakuri, Cap'n Zoog, Brandon Phillips, Michael Dempsey, Nikolai Manek, danny, Matthew Berman, Gabriel Tamborski, alfie_i, Raymond Fosdick, Tom X Nguyen, Raven Klaugh, LangChain4j, Magnesian, Illia Dulskyi, David Ziegler, Mano Prime, Luis Javier Navarrete Lozano, Erik Bjäreholt, 阿明, Nathan Dryer, Alex, Rainer Wilmers, zynix, TL, Joseph William Delisle, John Villwock, Nathan LeClaire, Willem Michiel, Joguhyik, GodLy, OG, Alps Aficionado, Jeffrey Morgan, ReadyPlayerEmma, Tiffany J. Kim, Sebastain Graf, Spencer Kim, Michael Davis, webtim, Talal Aujan, knownsqashed, John Detwiler, Imad Khwaja, Deo Leter, Jerry Meng, Elijah Stavena, Rooh Singh, Pieter, SuperWojo, Alexandros Triantafyllidis, Stephen Murray, Ai Maven, ya boyyy, Enrico Ros, Ken Nordquist, Deep Realms, Nicholas, Spiking Neurons AB, Elle, Will Dee, Jack West, RoA, Luke @flexchar, Viktor Bowallius, Derek Yates, Subspace Studios, jjj, Toran Billups, Asp the Wyvern, Fen Risland, Ilya, NimbleBox.ai, Chadd, Nitin Borwankar, Emre, Mandus, Leonard Tan, Kalila, K, Trailburnt, S_X, Cory Kujawski
295
+
296
+
297
+ Thank you to all my generous patrons and donaters!
298
+
299
+ And thank you again to a16z for their generous grant.
300
+
301
+ <!-- footer end -->
302
+
303
+ # Original model card: Jan Philipp Harries's EM German 13B v01
304
+
305
+ ![EM Logo](em_model_logo_web.jpeg)
306
+
307
+ # EM German 13b
308
+
309
+ ([Zur deutschen Version](#deutsch-em-german))
310
+
311
+ **EM German (v01)** is an experimental llama2-based model family, finetuned on a large dataset of various instructions in German language. The models are optimized for German text, providing proficiency in understanding, generating, and interacting with German language content.
312
+
313
+ This is the 13b llama2 version.
314
+
315
+ # Links & Demos
316
+
317
+ We will publish further instructions, updates and code-snippets in the project's [Github-Repo](https://github.com/jphme/EM_German).
318
+
319
+ ## Model Links
320
+
321
+ | Base Model | HF | GPTQ | GGUF | AWQ |
322
+ |-------|-------|-------|-------|-------|
323
+ | [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf) 7b | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gguf) | soon |
324
+ | [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf) 13b | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01_gptq) | soon | soon |
325
+ | [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf) 70b | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gguf) | soon |
326
+ | [Mistral 7b](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_mistral_v01) | soon | soon | tbc |
327
+ | [LeoLm 7b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
328
+ | [LeoLM 13b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
329
+
330
+ ## Demos:
331
+
332
+ You can use some of the models with **free** google Colab instances (e.g. the 7bn model in 8bit or the 13b model with GPTQ):
333
+
334
+ * [Example Colab Notebook for 13b with GPTQ](https://colab.research.google.com/drive/1IJfJdVwGkfe5MYOqHptystR3FBeEUdGn?usp=sharing)
335
+ * [Example Colab Notebook for 7b with 8bit-Loading](https://colab.research.google.com/drive/1bsv6vkLM4AlCpSyXA6ol9P32zxZmf7Zu?usp=sharing)
336
+ * Further Examples for LLM apps will follow soon...
337
+
338
+
339
+ # Prompt Format
340
+
341
+ This model follows the Vicuna format without linebreaks (but should work with linebreaks as well). The format is as follows:
342
+
343
+ ```
344
+ Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <instruction> ASSISTANT:
345
+ ```
346
+
347
+ You can swap the standard system prompt for a better suited one (see below for RAG-tasks).
348
+
349
+ # Results
350
+
351
+ Attached a few example outputs. I also developed a few small German benchmarks (based on the Eleuther LM Evaluation Harness), which I will publish soon.
352
+
353
+ ## Example Output
354
+
355
+ Prompt:
356
+ ```
357
+ Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:
358
+ ```
359
+
360
+ Response EM 7b v01
361
+ ```
362
+ Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.
363
+
364
+ Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter
365
+
366
+ Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.
367
+ ```
368
+
369
+ Prompt:
370
+ ```
371
+ Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:
372
+ ```
373
+
374
+ Response EM 7b v01
375
+ ```
376
+ Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.
377
+
378
+ 1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.
379
+
380
+ 2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.
381
+
382
+ 3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.
383
+
384
+ 4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.
385
+
386
+
387
+ ```
388
+
389
+ ## Factual Retrieval / RAG
390
+
391
+ EM Models offer a special format for Factual Retrieval/RAG that is optimized for minimizing hallucinations. We use the same format as Airoboros for this:
392
+
393
+ ### Example
394
+
395
+ Prompt
396
+ ```
397
+ Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
398
+ BEGINCONTEXT
399
+ Url: https://www.jph.me
400
+ ENDCONTEXT
401
+ Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
402
+ ENDINPUT
403
+ BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
404
+ ```
405
+
406
+ Model response:
407
+
408
+ ```
409
+ Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.
410
+ ```
411
+ Note that the model would normally always answer with the correct response to a trivial question like this but is trained to deny an answer, if there is no source between the BEGININPUT and ENDINPUT that provides a grounding.
412
+
413
+ If we keep the same Context/Input but ask instead:
414
+ ```
415
+ BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
416
+ ```
417
+
418
+ We get the correct answer with the source:
419
+
420
+ ```
421
+ Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)
422
+ ```
423
+
424
+
425
+ # Evaluation
426
+ I will publish some custom German benchmarks and the results for them soon.
427
+
428
+ # Dataset
429
+
430
+ The dataset is a mixture of multi-turn chats, retrieval instructions and synthetically generated instructions spawning many topics and applications.
431
+
432
+
433
+ ## Use with tranformers
434
+
435
+ Unchanged from the base model:
436
+
437
+ ```python
438
+ import torch
439
+ from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
440
+
441
+ # Hugging Face model_path
442
+ model_path = 'jphme/em_german_7b_v01'
443
+ tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)
444
+ model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
445
+ model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto',
446
+ )
447
+
448
+ def ask_model(instruction, system='Du bist ein hilfreicher Assistent.'):
449
+ prompt=f"{system} USER: {instruction} ASSISTANT:"
450
+ input_tokens=tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
451
+ output_tokens=model.generate(**input_tokens, max_new_tokens=200)[0]
452
+ answer=tokenizer.decode(output_tokens, skip_special_tokens=True)
453
+ return answer
454
+
455
+ print(ask_model("Nenne mir 10 gute Gründe dafür, heute Sport zu machen!"))
456
+ ```
457
+
458
+ # Limitations & Biases
459
+
460
+ This model can produce factually incorrect output, and should not be relied on to produce factually accurate information.
461
+ This model was trained on various public datasets. While great efforts have been taken to clean the pretraining data, it is possible that this model could generate lewd, biased or otherwise offensive outputs.
462
+
463
+ # Acknowledgements:
464
+
465
+ Many thanks to [winglian/caseus](https://huggingface.co/winglian) for his great work on Axolotl which I used to train the EM mdoels. I am also grateful to [Jon Durbin](https://huggingface.co/jondurbin) and his [Airoboros](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-70b-2.2.1) models and code from which I borrowed many ideas and code snippets.
466
+
467
+ The 70b model was trained with support of the [OVH Cloud Startup Program](https://startup.ovhcloud.com/en/).
468
+
469
+ # Contact
470
+
471
+ I you are interested in customized LLMs for business applications, please get in contact with me via [my website](https://www.jph.me). I am also always happy about suggestions and feedback.
472
+
473
+ *PS: I am also still searching for a Co-Founder*.
474
+
475
+ # Disclaimer:
476
+
477
+ The license on this model does not constitute legal advice. I am not responsible for the actions of third parties who use this model.
478
+ This model should only be used for research purposes. The original Llama2 license applies and is distributed with the model files.
479
+
480
+ -------------
481
+ -------------
482
+ -------------
483
+
484
+ # (Deutsch) EM German
485
+
486
+ **EM German (v01)** ist eine experimentelle, Llama2-basierte KI-Modellreihe, die in deutscher Sprache fine-getuned wurde.
487
+
488
+ Die Modelle sind für deutschen Text optimiert und können Inhalte in deutscher Sprache verstehen und generieren.
489
+
490
+ # Links & Demos
491
+
492
+ Im [Github-Repo](https://github.com/jphme/EM_German) Repo werde ich weitere Beispiele und Code-Snippets veröffentlichen.
493
+
494
+ ## Model Links
495
+
496
+ | Base Model | HF | GPTQ | GGUF | AWQ |
497
+ |-------|-------|-------|-------|-------|
498
+ | [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf) 7b | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gguf) | soon |
499
+ | [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf) 13b | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01_gptq) | soon | soon |
500
+ | [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf) 70b | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gguf) | soon |
501
+ | [Mistral 7b](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_mistral_v01) | soon | soon | tbc |
502
+ | [LeoLm 7b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
503
+ | [LeoLM 13b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
504
+
505
+ ## Colab:
506
+
507
+ Einige der Modelle können mit kostenlosen Google Colab-Instanzen verwendet werden (z.B. das 7b-Modell in 8-Bit oder das 13b-Modell mit GPTQ):
508
+
509
+ * [Beispiel-Notebook 13b mit GPTQ](https://colab.research.google.com/drive/1IJfJdVwGkfe5MYOqHptystR3FBeEUdGn?usp=sharing)
510
+ * [Beispiel-Notebook 7b mit 8-Bit](https://colab.research.google.com/drive/1bsv6vkLM4AlCpSyXA6ol9P32zxZmf7Zu?usp=sharing)
511
+ * Weitere Beispiele für LLM-Apps folgen in Kürze...
512
+
513
+ # Eingabeformat
514
+
515
+ Dieses Modell folgt dem Vicuna-Format ohne Zeilenumbrüche (sollte aber auch mit Zeilenumbrüchen funktionieren). Das Format lautet wie folgt:
516
+
517
+ ```
518
+ Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <Anweisung> ASSISTANT:
519
+ ```
520
+
521
+ Sie können das Standard-Systemprompt aber auch ändern (siehe unten für ein Beispiel bei Aufgaben mit externen Datenbanken).
522
+
523
+ # Ergebnisse
524
+
525
+ Anbei einige Beispiele für Modell-Outputs. Wir werden demnächst einige kleine deutsche Benchmarks veröffentlichen (basierend auf dem Eleuther LM Evaluation Harness), die wir bei diesen Modellen bereits getstet haben.
526
+
527
+ ## Beispiel-Ausgaben
528
+
529
+ Prompt:
530
+ ```
531
+ Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:
532
+ ```
533
+
534
+ Antwort EM 7b v01
535
+ ```
536
+ Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.
537
+
538
+ Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter
539
+
540
+ Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.
541
+ ```
542
+
543
+ Prompt:
544
+ ```
545
+ Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:
546
+ ```
547
+
548
+ Antwort EM 7b v01:
549
+ ```
550
+ Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.
551
+
552
+ 1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.
553
+
554
+ 2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.
555
+
556
+ 3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.
557
+
558
+ 4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.
559
+ ```
560
+
561
+ ## Sachliche Abfrage / RAG
562
+
563
+ EM-Modelle bieten ein spezielles Format für RAG (also die Verwendung mit Informationen aus zusätzlichen externen Quellen wie Datenbanken oder Websiten), das für die Minimierung von Halluzinationen und Falscinformationen optimiert ist. Wir verwenden dasselbe Format wie Airoboros dafür.
564
+
565
+ ### Beispiel
566
+
567
+ Prompt
568
+ ```
569
+ Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
570
+ BEGINCONTEXT
571
+ Url: https://www.jph.me
572
+ ENDCONTEXT
573
+ Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
574
+ ENDINPUT
575
+ BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
576
+ ```
577
+
578
+ Modellantwort:
579
+ ```
580
+ Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.
581
+ ```
582
+
583
+ Hier würde das Modell normalerweise die (triviale) Antwort (2) geben, ist aber trainiert, keine Antwort zu geben, wenn es keine Quelle zwischen BEGININPUT und ENDINPUT gibt, die eine belegbare Antwort liefert.
584
+
585
+ Wenn wir anstattdessen fragen:
586
+ ```
587
+ BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
588
+ ```
589
+
590
+ Bekommen wir die korrekte Antwort mit Quellenangabe
591
+
592
+ ```
593
+ Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)
594
+ ```
595
+ # Evaluation
596
+
597
+ coming soon
598
+
599
+ # Datensatz
600
+
601
+ Der Datensatz ist eine Mischung aus Multi-Turn-Chats, RAG Instructions und synthetisch generierten Finetuning-Daten, die viele Themen und Anwendungen abdecken.
602
+
603
+ # Einschränkungen & Vorurteile
604
+
605
+ Dieses Modell kann sachlich falsche Ausgaben produzieren und sollte nur zu Forschubngszwecken verwendet werden.
606
+
607
+ # Danksagungen:
608
+
609
+ Vielen Dank an [winglian/caseus](https://huggingface.co/winglian) für seine großartige Arbeit an Axolotl, die ich zur Schulung der EM-Modelle verwendet habe. Ich bin auch [Jon Durbin](https://huggingface.co/jondurbin) für seine Arioboros Modelle und Code-Schnipsel dankbar, von denen ich viele Ideen nutzen konnte.
610
+
611
+ Das 70b-Modell wurde mit Unterstützung des [OVH Cloud Startup Program](https://startup.ovhcloud.com/en/) trainiert.
612
+
613
+ # Kontakt
614
+
615
+ Wenn Sie an customized LLMs für geschäftliche Anwendungen interessiert sind, kontaktieren Sie mich bitte über [meine Website](https://www.jph.me). Ich freue mich auch immer über Anregungen und Feedback zu meinen Modellen.
616
+
617
+ *PS: Ich suche auch immer noch einen Co-Founder für unser Startup, das sich noch im Stealth-Modus befindet.*
618
+
619
+ # Haftungsausschluss:
620
+
621
+ Ich bin nicht verantwortlich für die Handlungen Dritter, die dieses Modell verwenden. Dieses Modell sollte nur für Forschungszwecke verwendet werden. Die ursprüngliche Llama2-Lizenz gilt und wird mit den Modell-Dateien verteilt.
622
+