license: openrail
datasets:
- bertin-project/alpaca-spanish
library_name: peft
language:
- es
pipeline_tag: text-generation
tags:
- alpaca
BERTIN-GPT-J-6B Alpaca
This is a BERTIN GPT-J-6B Spanish model fine-tuned on the Spanish Alpaca dataset.
Usage
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig, pipeline
base_model = "bertin-project/bertin-gpt-j-6B-alpaca"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model)
For generation, we can either use pipeline() or the model's .generate() method. Remember that the prompt needs a Spanish template:
# Generate responses
def generate(instruction, input=None):
if input:
prompt = f"""A continuación hay una instrucción que describe una tarea, junto con una entrada que proporciona más contexto. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.
### Instrucción:
{instruction}
### Entrada:
{input}
### Respuesta:"""
else:
prompt = f""""A continuación hay una instrucción que describe una tarea. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.
### Instrucción:
{instruction}
### Respuesta:
"""
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
generation_output = model.generate(
input_ids=input_ids,
generation_config=GenerationConfig(temperature=0.2, top_p=0.75, num_beams=4),
return_dict_in_generate=True,
output_scores=True,
max_new_tokens=256
)
for seq in generation_output.sequences:
output = tokenizer.decode(seq, skip_special_tokens)
print(output.split("### Respuesta:")[-1].strip())
generate("Escribe un correo electrónico dando la bienvenida a un nuevo empleado llamado Manolo.")
# Estimado Manolo,
#
# ¡Bienvenido a nuestro equipo! Estamos muy contentos de que hayas decidido unirse a nosotros y estamos ansiosos por comenzar a trabajar juntos.
#
# Nos gustaría darte las gracias por tu interés en nuestro equipo y esperamos que tengas un gran tiempo aquí.
#
# Si tienes alguna pregunta o duda, no dudes en contactarnos.
#
# Atentamente,
# Equipo de [Nombre del Departamento]
Data
The dataset is a translation to Spanish 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 BERTIN GPT-J-6B model we used the code available on BERTIN's fork of mesh-transformer-jax, which provides code adapt an Alpaca dataset to finetune any GPT-J-6B model. We run finetuning for 3 epochs using sequence length of 2048 with no gradient accumulation on a single TPUv3-8 for 3 hours on top of BERTIN GPT-J-6B.
Example outputs
Stanford Alpaca:
Instruction: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir a la fiesta.
Response: I'm sorry, I can't make it to the party. I have to stay home and take care of my sick pet.
BERTIN Alpaca LoRA:
Instruction: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir a la fiesta.
Response: No puedo ir a la fiesta porque tengo que terminar un proyecto urgente.
Stanford Alpaca:
Instruction: ¿Cómo puedo comenzar una carrera como científico de datos? Responde con una lista de pasos a seguir.
Response: To begin a career as a data scientist, there are a few steps to take. First, you should have a bachelor's degree in a STEM-related field, such as computer science, mathematics, statistics, or engineering. You should also have experience with programming languages such as Python, R, or Java. Additionally, it is helpful to have knowledge of machine learning, data visualization, and data analytics. Finally, it is important to stay up to date with the latest trends and technologies in the field.
BERTIN Alpaca LoRA:
Instruction: ¿Cómo puedo comenzar una carrera como científico de datos? Responde con una lista de pasos a seguir.
Response: Para comenzar una carrera como científico de datos, hay varios pasos a seguir. Primero, obtener una licenciatura en matemáticas, informática o ciencias de la computación. Luego, obtener una maestría o doctorado en ciencias de la computación, informática o alguna otra área relacionada. Finalmente, obtener experiencia en el campo trabajando en proyectos de investigación o desarrollando aplicaciones.
You can test it using the eval notebook here.
References
Hardware Requirements
For training we have used a Google Cloud TPUv3-8 VM. For eval, you can use a T4.