/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-70B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2024

Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Дообученная на русскоязычных данных чат-модель Llama 3.1 70B для диалога и генерации текста с акцентом на русский язык.

25скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены28 авг 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat — чат-модель EnSec AI, полученная дообучением Meta Llama 3.1 70B на открытых наборах SFT и DPO. Она предназначена для диалога и генерации текста с упором на понимание и ответы на русском языке. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 69,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов; в репозитории представлены веса safetensors для Transformers. Карточка сообщает о результатах выше исходной Llama 3 70B Instruct на бенчмарке MERA и о меньшем числе переключений с русского на английский во внутренней оценке.

Модель подходит для русскоязычных диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текста. Она также поддерживает английский язык, однако основной акцент дообучения — русский. Лицензия — Llama 3.1 Community License (llama3); следует учитывать её условия при использовании и распространении.

Сценарии применения

  • создание русскоязычного чат-бота
  • ответы на вопросы на русском языке
  • генерация русскоязычных текстов
  • диалоговый помощник на русском и английском
  • сравнительная оценка русскоязычных LLM

Ограничения

Показатели в карточке основаны на указанных бенчмарках и внутренней оценке разработчика и не гарантируют качество на других задачах. Модель велика — 69,5 млрд параметров — и требует значительных вычислительных ресурсов.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Information

This model was fine-tuned in Russian using publicly available SFT and DPO dataset and achieves superior performance in understanding, generating, and interacting in Russian compared to original Llama 3 70B Instruct.

Benchmarks

Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat outperforms the original Llama-3-70B-Instruct on the MERA benchmark by 2.4% (57.0 vs 54.6). Moreover, it outperforms all other Russian-language models present in this benchmark.

It is particularly worth noting the significant progress on the CheGeKa dataset. Although the data we used for further training did not include examples from this or similar games, we observed more than a 4x increase in the F1 score (0.071 -> 0.305). Additionally, the EM (Exact Match) metric improved from 0 to 0.231. On this dataset, our model significantly outperforms other Russian-language models as well.

We have also significantly reduced the number of switches from Russian to English. In our internal benchmark, the original model switched 32% of the time, while the current model does so only 0.7% of the time.

Example Usage

import os
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_id = 'ensec/Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)
model.eval()
instruction = "Каковы основные причины начала Второй мировой войны?"
messages = [
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)
terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=2048,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9
)
print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
Вторая мировая война началась из-за сложного взаимодействия политических, экономических, идеологических и военных факторов. Некоторые из основных причин включают:

1. Агрессивная политика нацистской Германии и фашистской Италии: Обе страны, возглавляемые Адольфом Гитлером и Бенито Муссолини соответственно, хотели расширить свои территории и установить идеологическое господство. Они начали вторгаться в соседние страны и нарушать международные соглашения.

2. Версальский мирный договор: Версальский мирный договор, подписанный после Первой мировой войны, был чрезвычайно строгим по отношению к Германии. Это привело к экономическим трудностям, росту национализма и антипатию к международному сообществу, что в конечном итоге способствовало подъему нацистов.

3. Экономический кризис: Глобальный экономический кризис, известный как Великая депрессия, начавшийся в 1929 году, привел к массовой безработице и экономическим трудностям во многих странах. Это создало благоприятную среду для экстремистских движений и авторитарных режимов.

4. Агрессия Японии: Япония начала расширяться на Дальний Восток, вторгаясь в Маньчжурию, Корею и Китай. Это привело к конфликтам с западными странами, которые пытались поддержать политику не вмешательства.

5. Ослабление Лиги Наций: Лига Наций была международной организацией, созданной после Первой мировой войны для поддержания мира и предотвращения войны. Однако из-за отсутствия военной власти и неэффективности в принятии решений Лига Наций не смогла предотвратить агрессию Германии, Италии и Японии.

6. Политика умиротворения: Многие страны, включая Великобританию и Францию, пытались умиротворить нацистскую Германию, надеясь на то, что Гитлер будет удовлетворен и прекратит агрессию. Однако это только поощряло его к дальнейшим захватам.

7. Идеологические различия: Нацизм, фашизм и коммунизм были идеологиями, которые противостояли либеральной демократии и капитализму. Это привело к идеологическим конфликтам и политическим разногласиям, которые в конечном итоге привели к войне.

Все эти факторы взаимодействовали и усугублялись, что в конечном итоге привело к началу Второй мировой войны.

Citation

If you use this model in your work, please cite it as follows:

@misc {kostyumov_llama70b_ensec_2024,
    author       = { {Vasily Kostyumov, Bulat Nutfullin, Oleg Pilipenko} },
    title        = { Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat },
    year         = 2024,
    url          = { https://huggingface.co/ensec/Llama3-70B-EnSecAI-Ru-Chat },
    publisher    = { Hugging Face }
}

Contact

For further questions or issues, please reach out at kostyumov@gmail.com or open an issue on the Hugging Face model page.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
268c960

0 моделей