Hugging Face's logo

IlyaGusev
/
saiga_llama3_8b

Text Generation
Transformers
Safetensors
Russian
llama
conversational
text-generation-inference
Inference Endpoints
Model card Files Community
9
saiga_llama3_8b / README.md
IlyaGusev's picture
IlyaGusev
Update README.md
46a2dac verified
preview code
|
raw
history blame
10.3 kB
metadata
language:
  - ru
datasets:
  - IlyaGusev/saiga_scored
license: other
license_name: llama3
license_link: https://llama.meta.com/llama3/license/

Saiga/Llama3 8B, Russian Llama-3-based chatbot

Based on Llama-3 8B Instruct.

Llama.cpp version: link

Prompt format

ОСТОРОЖНО! WARNING! LET OP!

I've changed the prompt format from ChatML to the original Llama-3 format in v4. Don't forget to switch formats!

v4+: LLama-3 prompt format:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Как дела?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Отлично, а у тебя?<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

v2, v3: ChatML prompt format:

<|im_start|>system
Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как дела?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Отлично, а у тебя?<|im_end|>
<|im_start|>user
Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Code example 

# Исключительно ознакомительный пример.
# НЕ НАДО ТАК ИНФЕРИТЬ МОДЕЛЬ В ПРОДЕ.
# См. https://github.com/vllm-project/vllm или https://github.com/huggingface/text-generation-inference

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_llama3_8b"
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    load_in_8bit=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
model.eval()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
print(generation_config)

inputs = ["Почему трава зеленая?", "Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч"]
for query in inputs:
    prompt = tokenizer.apply_chat_template([{
        "role": "system",
        "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT
    }, {
        "role": "user",
        "content": query
    }]
    data = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    data = {k: v.to(model.device) for k, v in data.items()}
    output_ids = model.generate(**data, generation_config=generation_config)[0]
    output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
    output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True).strip()
    print(inp)
    print(output)
    print()
    print("==============================")
    print()

Output examples 

User: Почему трава зеленая? 
Saiga: Зеленый цвет травы обусловлен наличием хлорофилла, пигмента, который поглощает свет и передает энергию для фотосинтеза. Хлорофилл содержится в клетках листьев растений и играет ключевую роль в процессе фотосинтеза, когда растения используют солнечный свет для превращения воды и углекислого газа в органические вещества, такие как глюкоза и олигоэфиры.
Хлорофилл состоит из двух основных форм: хлорофилла а и хлорофилла б. Хлорофилл а поглощает свет с длиной волны около 430 нанометров (нм), что соответствует синему или голубому свету, а хлорофилл б поглощает свет с длиной волны около 660 нм, что соответствует красному свету. Когда свет поглощается хлорофиллом, он передается в молекулы воды и углекислого газа, которые используются для фотосинтеза.
Таким образом, хлорофилл является основным компонентом, ответственным за зеленый цвет листьев растений, так как он поглощает свет и передает его энергию для фотосинтеза.

User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
Saiga: Однажды в солнечную погоду на поле для игры в футбол приехала группа друзей, чтобы провести время вместе. В числе их был и Таня, которая была страстной футбольной фанаткой и всегда радовал своих друзей своим энтузиазмом и умением забивать мячи.
В этот день, как обычно, друзья решили провести соревнование между собой, чтобы определить кто из них является лучшим футболистом. Таня была очень уверена в своих силах и готовилась к этому матчу с особой серьёзностью.
Когда все друзья собрались на поле, они увидели, что перед ними стоял огромный мяч, который должен был стать предметом состязания. Мяч был огромным и тяжелым, и его размеры были необычайно большими по сравнению с обычными мячами, которые используются в футболе.
Таня была первая, кто решил начать игру. Она подошла к мячу и начала его удерживать, стараясь выдержать его вес и силу. Но мяч оказался настолько тяжелым, что Таня не смогла удержать его и он упал на землю.
Друзья посмеялись над ее неудачей, но Таня не отчаивалась и продолжила пытаться удержать мяч. Она стала использовать все свои силы и умения, чтобы выдержать его вес и силу. Наконец, после долгих усилий, она смогла удержать мяч и начала его бросать в сторону.
Мяч летел высоко вверх, и друзья смотрели, как он пролетает над полем. Но мяч неожиданно повернул и стал лететь обратно к Тане. Она успела поймать его и продолжила играть, используя все свои навыки и умения.

Versions

v5:

v4:

v3:

v2:

Evaluation

model length_controlled_winrate win_rate standard_error avg_length
chatgpt_4_turbo 76.04 90.00 1.46 1270
chatgpt_3_5_turbo 50.00 50.00 0.00 536
sfr-iter-dpo 49.11 74.94 2.13 1215
suzume 49.05 71.57 2.20 1325
saiga_llama3_8b, v5 47.13 66.18 2.31 1194
saiga_llama3_8b, v4 43.64 65.90 2.31 1200
saiga_llama3_8b, v3 36.97 61.08 2.38 1162
saiga_llama3_8b, v2 33.07 48.19 2.45 1166
saiga_mistral_7b 23.38 35.99 2.34 949