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license: mit |
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library_name: "trl" |
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tags: |
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- SFT |
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- WeniGPT |
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base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 |
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model-index: |
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- name: Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT |
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results: [] |
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language: ['pt'] |
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# Weni/WeniGPT-Agents-Mistral-1.0.0-SFT |
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This model is a fine-tuned version of [mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2] on the dataset Weni/wenigpt-agent-1.4.0 with the SFT trainer. It is part of the WeniGPT project for [Weni](https://weni.ai/). |
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Description: Experiment with SFT and a new tokenizer configuration for chat template of mistral |
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It achieves the following results on the evaluation set: |
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{'eval_loss': 1.147840142250061, 'eval_runtime': 15.9821, 'eval_samples_per_second': 2.878, 'eval_steps_per_second': 1.439, 'epoch': 2.99} |
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## Intended uses & limitations |
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This model has not been trained to avoid specific intructions. |
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## Training procedure |
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Finetuning was done on the model mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 with the following prompt: |
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``` |
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--------------------- |
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System_prompt: |
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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: |
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{instructions_formatted} |
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{context_statement} |
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Lista de requisitos: |
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- Responda de forma natural, mas nunca fale sobre um assunto fora do contexto. |
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- Nunca traga informações do seu próprio conhecimento. |
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- Repito é crucial que você responda usando apenas informações do contexto. |
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- Nunca mencione o contexto fornecido. |
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- Nunca mencione a pergunta fornecida. |
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- Gere a resposta mais útil possível para a pergunta usando informações do conexto acima. |
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- Nunca elabore sobre o porque e como você fez a tarefa, apenas responda. |
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--------------------- |
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Question: |
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{question} |
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--------------------- |
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Response: |
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{answer} |
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--------------------- |
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``` |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 0.0002 |
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- per_device_train_batch_size: 2 |
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- per_device_eval_batch_size: 2 |
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- gradient_accumulation_steps: 2 |
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- num_gpus: 1 |
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- total_train_batch_size: 4 |
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- optimizer: AdamW |
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- lr_scheduler_type: cosine |
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- num_steps: 312 |
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- quantization_type: bitsandbytes |
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- LoRA: ("\n - bits: 4\n - use_exllama: True\n - device_map: auto\n - use_cache: False\n - lora_r: 16\n - lora_alpha: 32\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",) |
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### Training results |
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### Framework versions |
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- transformers==4.38.2 |
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- datasets==2.18.0 |
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- peft==0.10.0 |
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- safetensors==0.4.2 |
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- evaluate==0.4.1 |
|
- bitsandbytes==0.43 |
|
- huggingface_hub==0.22.2 |
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- seqeval==1.2.2 |
|
- optimum==1.18.1 |
|
- auto-gptq==0.7.1 |
|
- gpustat==1.1.1 |
|
- deepspeed==0.14.0 |
|
- wandb==0.16.6 |
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- trl==0.8.1 |
|
- accelerate==0.29.2 |
|
- coloredlogs==15.0.1 |
|
- traitlets==5.14.2 |
|
- autoawq@https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/releases/download/v0.2.4/autoawq-0.2.4+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl |
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### Hardware |
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- Cloud provided: runpod.io |
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