---
datasets:
- IlyaGusev/saiga_scored
- IlyaGusev/saiga_preferences
- dichspace/darulm
language:
- ru
pipeline_tag: text-generation
base_model:
- RefalMachine/ruadapt_qwen2.5_3B_ext_u48_full_lr5e4_peft_mlp_32_32_bs256
---

## Model description

Инструктивная версия адаптированного на русский язык Qwen2.5-3B (RefalMachine/ruadapt_qwen2.5_3B_ext_u48_full_lr5e4_peft_mlp_32_32_bs256). В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation, paper will be soon).

Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью Qwen-2.5-3B-Instruct.

*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.

## Токенизация


![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)


![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)

## Метрики и оценка качества

Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open

#### Результаты на Ru-Arena-General

Замеры были произведены с использованием оффициального кода лидерборда (https://github.com/VikhrModels/ru_llm_arena), **но с repetition_penalty=1.1**. 

Приведена лишь часть лидерборда, подробнее смотрите в репозитории бенчмарка (https://huggingface.co/spaces/Vikhrmodels/arenahardlb).

---
datasets:
- IlyaGusev/saiga_scored
- IlyaGusev/saiga_preferences
- dichspace/darulm
language:
- ru
pipeline_tag: text-generation
---

## Model description

Инструктивная версия адаптированной на русский язык модели Qwen2.5-7B. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation, paper will be soon).

Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью Qwen-2.5-7B-Instruct.

*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.

## Токенизация


![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)


![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)

## Метрики и оценка качества

Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open

#### Результаты на Ru-Arena-General

Замеры были произведены с использованием оффициального кода лидерборда (https://github.com/VikhrModels/ru_llm_arena), **но с repetition_penalty=1.1**. 

Приведена лишь часть лидерборда, подробнее смотрите в репозитории бенчмарка (https://huggingface.co/spaces/Vikhrmodels/arenahardlb).

| Model Name                                       | Winrate  | 95% CI             | Average # Tokens |
|--------------------------------------------------|--------|--------------------|------------------|
| gpt-4-1106-preview                               | 90.9   | (	+1.3 / -0.9)        | 541              |
| vikhr-nemo-12b-instruct-r-21-09-24               | 87.3   | (+1.1 / -1.2)        | 627              |
| gpt-4o-mini                                      | 83.9   | (+1.9 / -1.6)        | 448              |
| ruadapt_qwen2.5_7B_ext_u48_instruct          | 81.9   | (+1.7 / -1.6)             | 556              |
| gemma-2-9b-it                                    | 76.5   | (+1.1 / -1.1)        | 459              |
| Qwen2.5-7B-Instruct                              | 76.0   |    (+1.6 / -1.8)    | 484              |
| gemma-2-9b-it-sppo-iter3                         | 73.6   | (+2.1 / -2.2)        | 509              |
| saiga_llama3_8b_v7                               | 67.6   | (+1.7 / -1.4)             | 503              |
| **ruadapt_qwen2.5_3B_ext_u48_instruct_v4**           | **66.1**   | **(+2.2 / -1.9)**             | **531**              |
| t-lite-instruct-0.1                              | 64.7   | (+2.3 / -2.2)        | 810              |


#### Результаты на MERA

TODO

#### Результаты на llmtf_open

TODO

## How to cite:

Tikhomirov M., Chernyshev D. Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation // 2024 (will be soon)

Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.

#### Результаты на MERA

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/iMcy-q9r22YCmObww95sH.png)

#### Результаты на llmtf_open

TODO

## How to cite:

Tikhomirov M., Chernyshev D. Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation // 2024 (will be soon)

Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.