|
--- |
|
license: mit |
|
datasets: |
|
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca |
|
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca_evol_instruct |
|
- IlyaGusev/ru_turbo_saiga |
|
- IlyaGusev/ru_sharegpt_cleaned |
|
- IlyaGusev/oasst1_ru_main_branch |
|
- IlyaGusev/gpt_roleplay_realm |
|
- lksy/ru_instruct_gpt4 |
|
language: |
|
- ru |
|
- en |
|
library_name: peft |
|
tags: |
|
- Saiga |
|
- ruGPT-3.5 |
|
- 13B |
|
- chat |
|
- lora |
|
- Peft |
|
- adapter |
|
--- |
|
|
|
# ruGPT-3.5 13B LoRA: Adapter-Only Version |
|
|
|
Welcome to the adapter-only version of ruGPT-3.5 13B LoRA. This model is built upon the foundation of [ruGPT-3.5-13B](https://huggingface.co/ai-forever/ruGPT-3.5-13B). |
|
|
|
📌 Important: This model was trained using settings identical to [GigaSaiga](https://huggingface.co/IlyaGusev/gigasaiga_lora), but incorporates additional dataset. |
|
|
|
🔗 Training code is [here](https://github.com/EvilFreelancer/ruGPT-3.5-13B-lora). |
|
|
|
> Note: If you prefer, you can opt to use the ruGPT-3.5 13B fp16 base model. |
|
|
|
## Code sample |
|
|
|
```python |
|
from peft import AutoPeftModelForCausalLM |
|
|
|
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained("zpbrent/peft-ruGPT-3.5-13B-lora") |
|
``` |
|
|
|
## Examples |
|
|
|
```text |
|
User: Привет! Почему трава зелёная? |
|
ruGPT-3.5: Трава зелёная благодаря хлорофиллу - пигменту растений, который поглощает световые волны определенной длины и преобразует их в энергию химических связей. Хлорофилл также обеспечивает растения питательными веществами из почвы через фотосинтез. |
|
``` |
|
|
|
```text |
|
User: Придумай стишок про нейросети. |
|
ruGPT-3.5: Нейросеть – это чудо науки, |
|
Она способна решать любые задачи. |
|
И если ты хочешь стать программистом, |
|
То лучше всего изучать нейронные сети. |
|
``` |
|
|
|
```text |
|
User: Высота самой высокой горы на Земле? |
|
ruGPT-3.5: Самая высокая гора на Земле находится в Гималаях и называется Эверест (8848 метров). |
|
``` |
|
|
|
```text |
|
User: Сколько максимум лет может прожить галопогосская черепаха? |
|
ruGPT-3.5: Галопогосские черепахи могут жить до 100 лет и более. Они являются одними из самых долгоживущих животных на планете. |
|
``` |
|
|
|
## 📚 Training Datasets |
|
|
|
The datasets utilized for training this model are consistent with those used for [Saiga-2](https://github.com/IlyaGusev/rulm). |
|
|
|
Here's the comprehensive list: |
|
|
|
- [ru_turbo_alpaca](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/ru_turbo_alpaca) |
|
- [ru_turbo_alpaca_evol_instruct](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/ru_turbo_alpaca_evol_instruct) |
|
- [ru_turbo_saiga](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/ru_turbo_saiga) |
|
- [ru_sharegpt_cleaned](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/ru_sharegpt_cleaned) |
|
- [oasst1_ru_main_branch](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/oasst1_ru_main_branch) |
|
- [gpt_roleplay_realm](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/gpt_roleplay_realm) |
|
- [ru_instruct_gpt4](https://huggingface.co/datasets/lksy/ru_instruct_gpt4) |
|
|
|
## 🛠 Training Procedure |
|
|
|
The following `bitsandbytes` quantization config was used during training: |
|
|
|
- quant_method: bitsandbytes |
|
- load_in_8bit: True |
|
- load_in_4bit: False |
|
- llm_int8_threshold: 6.0 |
|
- llm_int8_skip_modules: None |
|
- llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False |
|
- llm_int8_has_fp16_weight: False |
|
- bnb_4bit_quant_type: fp4 |
|
- bnb_4bit_use_double_quant: False |
|
- bnb_4bit_compute_dtype: float32 |
|
|
|
## ⚙️ Framework Versions |
|
|
|
Ensure you have the following framework versions for compatibility: |
|
|
|
- PyTorch 2.1.0 |
|
- PEFT 0.5.0 |
|
- bitsandbytes 0.41.1 |
|
- transformers 4.34.0 |
|
|
|
## Links |
|
|
|
- https://t.me/evilfreelancer |
|
- https://dzen.ru/evilfreelancer |
|
|
