|
--- |
|
datasets: |
|
- IlyaGusev/ru_turbo_saiga |
|
- IlyaGusev/ru_sharegpt_cleaned |
|
- IlyaGusev/oasst1_ru_main_branch |
|
- IlyaGusev/ru_turbo_alpaca_evol_instruct |
|
- lksy/ru_instruct_gpt4 |
|
language: |
|
- ru |
|
pipeline_tag: conversational |
|
license: cc-by-4.0 |
|
--- |
|
|
|
# Saiga/Mistral 7B, Russian Mistral-based chatbot |
|
|
|
Based on [Mistral OpenOrca](https://huggingface.co./Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca). |
|
|
|
This is an adapter-only version. |
|
|
|
Llama.cpp version: TBA |
|
|
|
Colab: [link](https://colab.research.google.com/drive/1C7TTwYDbfEmkHrbgHNIHS-udoWIEQTUo) |
|
|
|
Training code: [link](https://github.com/IlyaGusev/rulm/tree/master/self_instruct). |
|
|
|
```python |
|
import torch |
|
from peft import PeftModel, PeftConfig |
|
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig |
|
|
|
MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_mistral_7b" |
|
DEFAULT_MESSAGE_TEMPLATE = "<s>{role}\n{content}</s>" |
|
DEFAULT_RESPONSE_TEMPLATE = "<s>bot\n" |
|
DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им." |
|
|
|
class Conversation: |
|
def __init__( |
|
self, |
|
message_template=DEFAULT_MESSAGE_TEMPLATE, |
|
system_prompt=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT, |
|
response_template=DEFAULT_RESPONSE_TEMPLATE |
|
): |
|
self.message_template = message_template |
|
self.response_template = response_template |
|
self.messages = [{ |
|
"role": "system", |
|
"content": system_prompt |
|
}] |
|
|
|
def add_user_message(self, message): |
|
self.messages.append({ |
|
"role": "user", |
|
"content": message |
|
}) |
|
|
|
def add_bot_message(self, message): |
|
self.messages.append({ |
|
"role": "bot", |
|
"content": message |
|
}) |
|
|
|
def get_prompt(self, tokenizer): |
|
final_text = "" |
|
for message in self.messages: |
|
message_text = self.message_template.format(**message) |
|
final_text += message_text |
|
final_text += DEFAULT_RESPONSE_TEMPLATE |
|
return final_text.strip() |
|
|
|
|
|
def generate(model, tokenizer, prompt, generation_config): |
|
data = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False) |
|
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) |
|
return output.strip() |
|
|
|
config = PeftConfig.from_pretrained(MODEL_NAME) |
|
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( |
|
config.base_model_name_or_path, |
|
load_in_8bit=True, |
|
torch_dtype=torch.float16, |
|
device_map="auto" |
|
) |
|
model = PeftModel.from_pretrained( |
|
model, |
|
MODEL_NAME, |
|
torch_dtype=torch.float16 |
|
) |
|
model.eval() |
|
|
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, use_fast=False) |
|
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 inp in inputs: |
|
conversation = Conversation() |
|
conversation.add_user_message(inp) |
|
prompt = conversation.get_prompt(tokenizer) |
|
|
|
output = generate(model, tokenizer, prompt, generation_config) |
|
print(inp) |
|
print(output) |
|
print() |
|
print("==============================") |
|
print() |
|
``` |
|
|
|
Examples: |
|
``` |
|
User: Почему трава зеленая? |
|
Saiga: Зеленый цвет у растений обусловлен наличием в них хлорофилла - пигмента, который принимает участие в процессе фотосинтеза. |
|
Фотосинтез - это процесс, благодаря которому растения получают энергию из света и углекислого газа (CO2), превращая их в органические соединения, такие как сахара и жиры. |
|
Хлорофилл поглощает световые волны, которые имеют длину 430-450 нм (синий цвет) и 670-680 нм (красный цвет). |
|
Эти волны поглощаются и передаются другим молекулам, что вызывает ощущение зеленого цвета. |
|
``` |
|
|
|
``` |
|
User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч |
|
Saiga: Таня была маленькой девочкой, которая любила играть в футбол. Она жила в небольшом городке, где все знали друг друга и всегда были готовы помо |
|
чь. У Тани был единственный мяч, который она называла "Мячик". Он был старым, но для Тани он был самым ценным предметом в мире. |
|
Однажды, когда Таня играла в футбол со своими друзьями, Мячик пропал. Все они начали поиск, но ничего не могли найти. Таня была очень грустна, ведь без своего Мячика она не может играть в свою любимую игру. |
|
В это время в городе проходил фестиваль, и все жители собрались на площади. Таня решила попросить помощи у всех присутствующих. Она рассказала историю о своем Мячике и просила помощи в его поиске. Вся толпа сочувствовала Тане и обещала помочь. |
|
На следующий день, когда фестиваль закончился, Таня получила звонок от одного из жителей города. Он сказал, что нашел её Мячик и хотел бы вернуть ему. Таня была рада и с радостью отправилась к нему. |
|
Когда она пришла к дому, где находился Мячик, она увидела, что он был в хорошем состоянии. Мячик был чистым и блестящим, как новый. Таня была очень рада и с большим счастьем приняла свой Мячик обратно. |
|
Таня и ее друзья продолжали играть в футбол, и каждый раз, когда они играли, они помнили о том, как Мячик вернулся к ней. Именно благодаря этому, они стали лучшими друзьями и всегда поддерживали друг друга в трудных ситуациях. |
|
И так, Таня и ее Мячик стали легендарными в городе, и их история передавалась из поколения в поколение. И вот так, Мячик стал символом дружбы и верности, и все, кто знал эту историю, понимали, что Таня и ее Мячик - одно целое. |
|
``` |
|
|
|
v1: |
|
- dataset code revision d0d123dd221e10bb2a3383bcb1c6e4efe1b4a28a |
|
- wandb [link](https://wandb.ai/ilyagusev/rulm_self_instruct/runs/ip1qmm9p) |
|
- 5 datasets: ru_turbo_saiga, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch, gpt_roleplay_realm, ru_instruct_gpt4 |
|
- Datasets merging script: [create_short_chat_set.py](https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/d0d123dd221e10bb2a3383bcb1c6e4efe1b4a28a/self_instruct/src/data_processing/create_short_chat_set.py) |
|
- saiga_mistral_7b vs saiga2_13b: 243-31-141 |
|
|
