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license: mit |
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library_name: "trl" |
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tags: |
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- SFT |
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- WeniGPT |
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base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct |
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model-index: |
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- name: Weni/WeniGPT-Agents-Llama3-5.1.24-SFT |
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results: [] |
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language: ['pt'] |
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# Weni/WeniGPT-Agents-Llama3-5.1.24-SFT |
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This model is a fine-tuned version of [meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct] on the dataset Weni/wenigpt-agent-sft-1.0.1 with the SFT trainer. It is part of the WeniGPT project for [Weni](https://weni.ai/). |
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Description: Experiment with DPO and Llama3 70b |
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It achieves the following results on the evaluation set: |
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{'eval_loss': 0.8028125762939453, 'eval_rouge1': 0.7266203046783699, 'eval_rouge2': 0.5395778050172039, 'eval_rougeL': 0.7073728737550329, 'eval_rougeLsum': 0.7103352101315058, 'eval_bleu': 0.026431275243775837, 'eval_runtime': 4.4761, 'eval_samples_per_second': 1.787, 'eval_steps_per_second': 0.223, 'epoch': 28.444444444444443} |
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## Intended uses & limitations |
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This model has not been trained to avoid specific intructions. |
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## Training procedure |
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Finetuning was done on the model meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct with the following prompt: |
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``` |
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--------------------- |
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System_prompt: |
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Agora você se chama {name}, você é {occupation} e seu objetivo é {chatbot_goal}. O adjetivo que mais define a sua personalidade é {adjective}. Você se comporta da seguinte forma: |
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{instructions_formatted} |
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Lista de requisitos: |
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- Responda de forma natural, mas nunca fale sobre um assunto fora do contexto. |
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- Nunca traga informações do seu próprio conhecimento. |
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- Repito é crucial que você responda usando apenas informações do contexto. |
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- Nunca mencione o contexto fornecido. |
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- Nunca mencione a pergunta fornecida. |
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- Gere a resposta mais útil possível para a pergunta usando informações do conexto acima. |
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- Nunca elabore sobre o porque e como você fez a tarefa, apenas responda. |
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{context_statement} |
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--------------------- |
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Question: |
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{question} |
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--------------------- |
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Response: |
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{answer} |
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--------------------- |
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``` |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 0.0002 |
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- per_device_train_batch_size: 1 |
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- per_device_eval_batch_size: 1 |
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- gradient_accumulation_steps: 8 |
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- num_gpus: 8 |
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- total_train_batch_size: 64 |
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- optimizer: AdamW |
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- lr_scheduler_type: cosine |
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- num_steps: 32 |
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- quantization_type: bitsandbytes |
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- LoRA: ("\n - bits: 4\n - use_exllama: True\n - use_cache: False\n - lora_r: 256\n - lora_alpha: 128\n - lora_dropout: 0.05\n - bias: none\n - target_modules: ['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'o_proj', 'gate_proj', 'up_proj', 'down_proj']\n - task_type: CAUSAL_LM",) |
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### Training results |
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### Framework versions |
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- transformers==4.43.1 |
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- datasets==2.20.0 |
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- peft==0.11.1 |
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- safetensors==0.4.3 |
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- evaluate==0.4.2 |
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- bitsandbytes==0.43.1 |
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|
- git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub@large-upload-cli |
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- seqeval==1.2.2 |
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- auto-gptq==0.7.1 |
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- gpustat==1.1.1 |
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- deepspeed==0.14.4 |
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- wandb==0.17.5 |
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- trl==0.9.6 |
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- accelerate==0.32.1 |
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- coloredlogs==15.0.1 |
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- traitlets==5.14.3 |
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- autoawq==0.2.5 |
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- flash-attn==2.6.1 |
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- trulens_eval==0.27.0 |
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- openai==1.30.1 |
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- langchain==0.2.5 |
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- bert-score==0.3.13 |
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- rouge_score==0.1.2 |
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- tiktoken==0.7.0 |
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- boto3==1.34.109 |
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- elasticsearch==8.13.1 |
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- langchain-cohere==0.1.5 |
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- urllib3==2.2.2 |
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- nltk==3.8.1 |
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- pathlib==1.0.1 |
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- requests==2.32.2 |
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- langchain-community==0.2.5 |
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- scikit-learn==1.5.1 |
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### Hardware |
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- Cloud provided: runpod.io |
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