💨🦅 QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO
Инструктивная модель на основе Qwen-2.5-1.5B-Instruct, обученная на русскоязычном датасете GrandMaster-PRO-MAX с использованием SMPO (Simple Margin Preference Optimization).
Quatized variants:
Особенности:
- 📚 Основа: Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct
- 🇷🇺 Специализация: RU
- 🌍 Поддержка: Bilingual RU/EN
Описание:
QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO представляет собой языковую модель, прошедшую специализированное обучение с использованием метода SMPO. Эта модель демонстрирует прогресс в методах выравнивания, особенно в области улучшения качества ответов через оптимизацию предпочтений.
Попробовать / Try now:
Обучение:
Этап алайнмента с SMPO (Simple Margin Preference Optimization)
Для дальнейшего улучшения качества ответов мы использовали следущий пайплайн:
- Использовали Skywork/Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2 в качестве Reward модель
- Дедуплицировали и отфилтровали используя RM модель оригинальный датасет Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX, получив порядка 10к самых высококачественных и разнообразных диалогов.
- Сделали Rejection Sampling с SFT чекпоинтом Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct используя полученный датасет и Reward модель. (Генерировали 7 гипотез)
- Дообучили SFT чекпоинт с помощью нашего метода SMPO используя полученный датасет из этапа 3. SMPO был спроектирован и выбран как метод для повышения стабильности тренировки преференсов в условиях Rejection Sampling и достижения нужного margin.
Реализацию SMPO, rejection sampling и тд можно найти в нашей библиотеке effective_llm_alignment на GitHub
Идея использования именно SMPO, а не другого PO метода, возникла в результате проведения большого количества экспериментов с классическими методами, при необходимости лучшего контроля процесса сходимости. При тщательной настройке других методов (например SimPO), можно добится похожего результата, однако мы постарались стаблизировать этот процесс и объединить лучшие практики из других методов.
Пример кода для запуска:
Рекомендуемая температура для генерации: 0.4.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Load the model and tokenizer
model_name = "Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Prepare the input text
input_text = "Напиши краткое описание книги Гарри Поттер."
messages = [
{"role": "system", "content": "Вы — Vikhr, ИИ помощник, созданный компанией Vikhr models для предоставления полезной, честной и безопасной информации."},
{"role": "user", "content": input_text},
]
# Tokenize and generate text
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, truncation=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
output = model.generate(
input_ids,
max_length=1512,
temperature=0.4,
)
# Decode and print result
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
Ответ модели:
Краткое описание книги "Гарри Поттер"
"Гарри Поттер" – это серия книг о мальчике-волшебнике, который обнаруживает в себе силу волшебства после того, как его семья умирает от злого колдуна Драко Малфоя. Главный герой, Гарри Поттер, живёт с родителями на окраине Хогвартса, школы магии и волшебства. В детстве Гарри встречает своего лучшего друга Рона Уизли и его тётку Гермиону Грейнджер. Они вместе отправляются в Хогвартс, где начинают учиться волшебству. В ходе учебы Гарри знакомится с другими учениками: Слизеринами (главные антагонисты) и Хогвартсом как место обучения магии. Самым важным событием в жизни Гарри становится то, что он узнаёт о своем происхождении – он является последним из семьи Поттеров, которые когда-то владели всеми знаниями о волшебстве. Это знание открывает ему путь к своей миссии – борьбе против темных сил, которые стремятся уничтожить волшебство. По мере развития сюжета Гарри сталкивается с различными препятствиями, включая преследование со стороны Драко Малфоя и его друзей, а также внутренние конфликты внутри самого Хогвартса. Однако благодаря поддержке своих друзей и новых знакомых, таких как Философский камень, Гарри продолжает свой путь к победе над темными силами. В конце концов, Гарри и его друзья успешно борются с темными силами, восстанавливают мир в Хогвартсе и получают признание за свои поступки. Книги завершаются тем, что Гарри готовится стать волшебником, но его будущее ещё не определено.
Авторы
- Sergei Bratchikov, NLP Wanderer, Vikhr Team
- Nikolay Kompanets, LakoMoor, Vikhr Team
- Konstantin Korolev, Vikhr Team
- Aleksandr Nikolich, Vikhr Team
@inproceedings{nikolich2024vikhr,
title={Vikhr: Advancing Open-Source Bilingual Instruction-Following Large Language Models for Russian and English},
author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergei Bratchikov and Nikolay Kompanets and Igor Kiselev and Artem Shelmanov},
booktitle={Proceedings of the 4th Workshop on Multilingual Representation Learning (MRL) @ EMNLP-2024},
year={2024},
publisher={Association for Computational Linguistics},
url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}