datasets:
- IlyaGusev/saiga_scored
- IlyaGusev/saiga_preferences
- dichspace/darulm
language:
- ru
pipeline_tag: text-generation
Описание модели
WORK IN PROGRESS!!!
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
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.
Предупреждение
Ответы модели могут быть ошибочными и отражают содержимое данных, на которых модель обучалась, а не мнение авторов модели. При создании данной версии модели не производилось никаких дополнительных действий, направленных на изменение заложенных в LLM "мнений". Используйте с осторожностью.