Text Generation
Safetensors
Russian
qwen2
conversational
RefalMachine commited on
Commit
25cc89a
·
verified ·
1 Parent(s): 6d05812

Create README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +53 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,53 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ datasets:
3
+ - IlyaGusev/saiga_scored
4
+ - IlyaGusev/saiga_preferences
5
+ - dichspace/darulm
6
+ language:
7
+ - ru
8
+ pipeline_tag: text-generation
9
+ ---
10
+
11
+ ## Описание модели
12
+
13
+ WORK IN PROGRESS!!!
14
+
15
+ Инструктивная версия адаптированной на русский язык модели Qwen2.5-32B. 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).
16
+
17
+ 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.
18
+
19
+ *Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.
20
+
21
+ ## Токенизация
22
+
23
+
24
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)
25
+
26
+
27
+ ![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)
28
+
29
+ ## Метрики и оценка качества
30
+
31
+ Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open
32
+
33
+ #### Результаты на Ru-Arena-General
34
+
35
+ TODO
36
+
37
+ #### Результаты на MERA
38
+
39
+ TODO
40
+
41
+ #### Результаты на llmtf_open
42
+
43
+ TODO
44
+
45
+ ## How to cite:
46
+
47
+ Tikhomirov M., Chernyshev D. Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation // 2024 (will be soon)
48
+
49
+ Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.
50
+
51
+ ## Предупреждение
52
+
53
+ Ответы модели не отражают мнения авторов, а лишь повторяют знания полученные из данных на всех этапах обучения (предобучение, смена токенизатора, обучение на инструкциях, калибровка качества ответов). Модель была получена из сторонней предобученной модели, **контроль за предобучением** которой **не является ответственностью текущих авторов**. При создании данной версии модели не производилось никаких дополнительных действий, направленных на изменение заложенных в LLM "мнений". Используйте с осторожностью.