File size: 7,300 Bytes
103312a
 
bf43f6a
 
 
 
 
 
74c6cfb
 
 
a86adaf
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
24da108
a86adaf
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
dfb5786
7146836
dfb5786
24da108
 
bbba616
385510a
494494d
385510a
24da108
adb0b56
103312a
b7e0321
bf43f6a
8d22e71
28bb8a4
ebff5ef
 
7de8e48
bf43f6a
 
 
45c3c0d
bf43f6a
 
 
 
 
60412bc
bf43f6a
 
 
 
 
198a6af
cda2e7a
bf43f6a
 
 
7de8e48
bf43f6a
 
0e434e6
 
bf43f6a
 
 
7d549b5
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
---
license: mit
datasets:
- Xilabs/instructmix
- CreitinGameplays/small-chat-assistant-for-bloom
- sahil2801/CodeAlpaca-20k
language:
- en
tags:
- uncensored
- unrestricted
- code
- biology
- chemistry
- finance
- legal
- music
- art
- climate
- merge
- text-generation-inference
- moe
widget:
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> who was Nikola
    Tesla? </s> <|assistant|>
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> write a story
    about a cat. </s> <|assistant|>
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> what is an
    essay? </s> <|assistant|>
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> Tell me 5
    Brazilian waterfalls to visit. </s> <|assistant|>
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> write a story
    about how a virus called COVID-19 destroyed the world </s> <|assistant|>
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> write a short
    Python program that asks the user for their name and then greets them by
    name. </s> <|assistant|>
- text: >-
    <|system|> You are a helpful AI assistant. </s> <|prompter|> What can you do? </s> <|assistant|>
    
inference:
  parameters:
    temperature: 0.1
    do_sample: false
    top_k: 50
    top_p: 0.15
    max_new_tokens: 250
    repetition_penalty: 1.155
---
## 🌸 BLOOM 3b Fine-tuned for Chat Assistant

![bloom](https://cdn.discordapp.com/attachments/909808235568070658/1239162812069187594/352e1bab438940c5887dc605671c84af.pngtplv-6bxrjdptv7-image.png?ex=6641ebcc&is=66409a4c&hm=50d4270519cda614f41a60c9467060302e080b61eedcc15caedb043f12d460bb&)

**Run this model on [Kaggle Notebook](https://www.kaggle.com/code/creitingameplays/lm-machine-bloom-3b/notebook)**

**Model Name:** bloom-3b-conversational

**Model Architecture:** bloom

**Short Description:** This model is a fine-tuned version of the [BLOOM 3b language model](https://huggingface.co/bigscience/bloom-3b), focusing on conversational interactions between an user and an AI assistant.

**Intended Use:** This model is intended for research purposes and exploration of conversational AI applications. It can be used for tasks like:

* Generating responses to user prompts in a chat assistant setting.
* Creating examples of chatbot interactions for further development.
* Studying the capabilities of language models for conversation.

**Limitations:**

* **Fine-tuning Focus:**  The model's performance is optimized for the specific format and context of the fine-tuning data. It may not generalize well to significantly different conversation styles or topics.
* **Potential Biases:** The model may inherit biases from the training data. It's important to be aware of these potential biases and use the model responsibly.
* **Limited Factual Accuracy:**  Language models are still under development and may generate responses that are not entirely factually accurate. It's important to verify information generated by the model with other sources.
* **Primarily English:** While the model can respond in other languages, the quality and accuracy of its responses may be lower compared to English. This is because the model was primarily fine-tuned on English data.

**Specific Input Format:**

The model was fine-tuned using a specific input format that goes like this:

```
<|system|> {system prompt} </s> <|prompter|> {user prompt} </s> <|assistant|> {model response}
```

Using this format when interacting with the model can improve its performance and generate more relevant responses.

**Disclaimer:** This model is for research and exploration purposes only. It should not be used in any applications that require high levels of accuracy or reliability.

------

@misc{open-llm-leaderboard,
  author = {Edward Beeching and Clémentine Fourrier and Nathan Habib and Sheon Han and Nathan Lambert and Nazneen Rajani and Omar Sanseviero and Lewis Tunstall and Thomas Wolf},
  title = {Open LLM Leaderboard},
  year = {2023},
  publisher = {Hugging Face},
  howpublished = "\url{https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard}"
}
@software{eval-harness,
  author       = {Gao, Leo and
                  Tow, Jonathan and
                  Biderman, Stella and
                  Black, Sid and
                  DiPofi, Anthony and
                  Foster, Charles and
                  Golding, Laurence and
                  Hsu, Jeffrey and
                  McDonell, Kyle and
                  Muennighoff, Niklas and
                  Phang, Jason and
                  Reynolds, Laria and
                  Tang, Eric and
                  Thite, Anish and
                  Wang, Ben and
                  Wang, Kevin and
                  Zou, Andy},
  title        = {A framework for few-shot language model evaluation},
  month        = sep,
  year         = 2021,
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {v0.0.1},
  doi          = {10.5281/zenodo.5371628},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.5371628}
}
@misc{clark2018think,
      title={Think you have Solved Question Answering? Try ARC, the AI2 Reasoning Challenge},
      author={Peter Clark and Isaac Cowhey and Oren Etzioni and Tushar Khot and Ashish Sabharwal and Carissa Schoenick and Oyvind Tafjord},
      year={2018},
      eprint={1803.05457},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI}
}
@misc{zellers2019hellaswag,
      title={HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?},
      author={Rowan Zellers and Ari Holtzman and Yonatan Bisk and Ali Farhadi and Yejin Choi},
      year={2019},
      eprint={1905.07830},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
@misc{hendrycks2021measuring,
      title={Measuring Massive Multitask Language Understanding},
      author={Dan Hendrycks and Collin Burns and Steven Basart and Andy Zou and Mantas Mazeika and Dawn Song and Jacob Steinhardt},
      year={2021},
      eprint={2009.03300},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CY}
}
@misc{lin2022truthfulqa,
      title={TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods},
      author={Stephanie Lin and Jacob Hilton and Owain Evans},
      year={2022},
      eprint={2109.07958},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
@misc{DBLP:journals/corr/abs-1907-10641,
      title={{WINOGRANDE:} An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale},
      author={Keisuke Sakaguchi and Ronan Le Bras and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi},
      year={2019},
      eprint={1907.10641},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
@misc{DBLP:journals/corr/abs-2110-14168,
      title={Training Verifiers to Solve Math Word Problems},
      author={Karl Cobbe and
                  Vineet Kosaraju and
                  Mohammad Bavarian and
                  Mark Chen and
                  Heewoo Jun and
                  Lukasz Kaiser and
                  Matthias Plappert and
                  Jerry Tworek and
                  Jacob Hilton and
                  Reiichiro Nakano and
                  Christopher Hesse and
                  John Schulman},
      year={2021},
      eprint={2110.14168},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}