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license: mit
library_name: "trl"
tags:
- DPO
- WeniGPT
base_model: Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT-merged
model-index:
- name: Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT-1.0.21-DPO
  results: []
language: ['pt']
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# Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT-1.0.21-DPO

This model is a fine-tuned version of [Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT-merged] on the dataset Weni/wenigpt-agent-dpo-1.0.0 with the DPO trainer. It is part of the WeniGPT project for [Weni](https://weni.ai/).
Description: Experiment on DPO with other hyperparameters and best SFT model of WeniGPT

It achieves the following results on the evaluation set:
{'eval_loss': 0.052017249166965485, 'eval_runtime': 9.7177, 'eval_samples_per_second': 2.881, 'eval_steps_per_second': 0.72, 'eval_rewards/chosen': 2.3217406272888184, 'eval_rewards/rejected': -1.5050735473632812, 'eval_rewards/accuracies': 1.0, 'eval_rewards/margins': 3.8268144130706787, 'eval_logps/rejected': -167.99813842773438, 'eval_logps/chosen': -107.60765075683594, 'eval_logits/rejected': -1.7717255353927612, 'eval_logits/chosen': -1.7573397159576416, 'epoch': 5.806451612903226}

## Intended uses & limitations

This model has not been trained to avoid specific intructions. 

## Training procedure

Finetuning was done on the model Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT-merged with the following prompt:

```
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System_prompt:
Agora você se chama {name}, você é {occupation} e seu objetivo é {chatbot_goal}. O adjetivo que mais define a sua personalidade é {adjective} e você se comporta da seguinte forma:
{instructions_formatted}

{context_statement}

Lista de requisitos:
 - Responda de forma natural, mas nunca fale sobre um assunto fora do contexto.
 - Nunca traga informações do seu próprio conhecimento.
 - Repito é crucial que você responda usando apenas informações do contexto.
 - Nunca mencione o contexto fornecido.
 - Nunca mencione a pergunta fornecida.
 - Gere a resposta mais útil possível para a pergunta usando informações do conexto acima.
 - Nunca elabore sobre o porque e como você fez a tarefa, apenas responda.


---------------------

```

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-06
- per_device_train_batch_size: 1
- per_device_eval_batch_size: 1
- gradient_accumulation_steps: 2
- num_gpus: 4
- total_train_batch_size: 8
- optimizer: AdamW
- lr_scheduler_type: cosine
- num_steps: 180
- quantization_type: bitsandbytes
- LoRA: ("\n  - bits: 4\n  - use_exllama: True\n  - device_map: auto\n  - use_cache: False\n  - lora_r: 32\n  - lora_alpha: 16\n  - lora_dropout: 0.05\n  - bias: none\n  - target_modules: ['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'o_proj', 'gate_proj', 'up_proj', 'down_proj']\n  - task_type: CAUSAL_LM",)

### Training results

### Framework versions

- transformers==4.40.0
- datasets==2.18.0
- peft==0.10.0
- safetensors==0.4.2
- evaluate==0.4.1
- bitsandbytes==0.43
- huggingface_hub==0.22.2
- seqeval==1.2.2
- auto-gptq==0.7.1
- gpustat==1.1.1
- deepspeed==0.14.0
- wandb==0.16.6
- trl==0.8.1
- accelerate==0.29.3
- coloredlogs==15.0.1
- traitlets==5.14.2
- git+https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git

### Hardware
- Cloud provided: runpod.io