bertin-project/alpaca-spanish library_name: transformers language:
es pipeline_tag: text-generation tags:
alpaca
ggml widget:
text: >- A continuación hay una instrucción que describe una tarea. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.

Instrucción: Escribe un correo electrónico dando la bienvenida a un

nuevo empleado llamado Manolo.

Respuesta:

example_title: E-mail
text: >- A continuación hay una instrucción que describe una tarea. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.

Instrucción: Cuéntame algo sobre las alpacas.

Respuesta:

example_title: Alpacas
text: >- A continuación hay una instrucción que describe una tarea. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.

Instrucción: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir

a la fiesta.

Respuesta:

example_title: Excusa

BERTIN-GPT-J-6B Alpaca

This is a BERTIN GPT-J-6B Spanish model fine-tuned on the Spanish Alpaca dataset.

Usage

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig, pipeline

base_model = "bertin-project/bertin-gpt-j-6B-alpaca"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model).cuda()

For generation, we can either use pipeline() or the model's .generate() method. Remember that the prompt needs a Spanish template:

python

# Generate responses
def generate(instruction, input=None):
    if input:
        prompt = f"""A continuación hay una instrucción que describe una tarea, junto con una entrada que proporciona más contexto. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.

### Instrucción:
{instruction}

### Entrada:
{input}

### Respuesta:"""
    else:
        prompt = f""""A continuación hay una instrucción que describe una tarea. Escribe una respuesta que complete adecuadamente lo que se pide.

### Instrucción:
{instruction}

### Respuesta:
"""
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
    generation_output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        generation_config=GenerationConfig(temperature=0.2, top_p=0.75, num_beams=4),
        return_dict_in_generate=True,
        output_scores=True,
        max_new_tokens=256
    )
    for seq in generation_output.sequences:
        output = tokenizer.decode(seq, skip_special_tokens=True)
        print(output.split("### Respuesta:")[-1].strip())

generate("Escribe un correo electrónico dando la bienvenida a un nuevo empleado llamado Manolo.")
# Estimado Manolo,
#
# ¡Bienvenido a tu nuevo trabajo como Representante de Servicio al Cliente en nuestra empresa! Estamos emocionados de tenerte a bordo y esperamos que tengas un gran año trabajando con nosotros.
#
# En nombre de todos en esta empresa, queremos darte la bienvenida al equipo y desearte lo mejor en tus nuevas funciones.
#
# ¡Estamos ansiosos por escuchar tus historias y ayudarte a tener éxito en tu nuevo rol!
#
# Sinceramente,
# El equipo de Servicio al Cliente

Data

The dataset is a translation to Spanish of alpaca_data_cleaned.json (a clean version of the Alpaca dataset made at Stanford) using OpenAI's gpt-3.5-turbo model. We translated using a full-sample prompt instead of per strings, which resulted in more coherent tuples of (instruction, input, output) and costed around $60.0.

This dataset cannot be used to create models that compete in any way with OpenAI.

Finetuning

To fine-tune the BERTIN GPT-J-6B model we used the code available on BERTIN's fork of mesh-transformer-jax, which provides code adapt an Alpaca dataset to finetune any GPT-J-6B model. We run finetuning for 3 epochs using sequence length of 2048 on a single TPUv3-8 for 3 hours on top of BERTIN GPT-J-6B.

Example outputs

Stanford Alpaca:

Instruction: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir a la fiesta.
Response: I'm sorry, I can't make it to the party. I have to stay home and take care of my sick pet.

BERTIN Alpaca LoRA:

Instruction: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir a la fiesta.
Response: No puedo ir a la fiesta porque tengo que terminar un proyecto urgente.

BERTIN GPT-J-6B Alpaca:

Instruction: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir a la fiesta.
Response: Lo siento, pero tengo una cita inesperada a la que necesito asistir.

Stanford Alpaca:

Instruction: ¿Cómo puedo comenzar una carrera como científico de datos? Responde con una lista de pasos a seguir.
Response: To begin a career as a data scientist, there are a few steps to take. First, you should have a bachelor's degree in a STEM-related field, such as computer science, mathematics, statistics, or engineering. You should also have experience with programming languages such as Python, R, or Java. Additionally, it is helpful to have knowledge of machine learning, data visualization, and data analytics. Finally, it is important to stay up to date with the latest trends and technologies in the field.

BERTIN Alpaca LoRA:

Instruction: ¿Cómo puedo comenzar una carrera como científico de datos? Responde con una lista de pasos a seguir.
Response: Para comenzar una carrera como científico de datos, hay varios pasos a seguir. Primero, obtener una licenciatura en matemáticas, informática o ciencias de la computación. Luego, obtener una maestría o doctorado en ciencias de la computación, informática o alguna otra área relacionada. Finalmente, obtener experiencia en el campo trabajando en proyectos de investigación o desarrollando aplicaciones.

BERTIN GPT-J-6B Alpaca:

Instruction: ¿Cómo puedo comenzar una carrera como científico de datos? Responde con una lista de pasos a seguir.
Response: Comenzar una carrera como científico de datos requiere una sólida formación en matemáticas, estadística e informática. También es importante tener experiencia en análisis de datos, aprendizaje automático y visualización de datos. Para prepararse para una carrera como científico de datos, considere tomar cursos en estadística, aprendizaje automático, visualización de datos y otros temas relevantes. Además, asegúrese de obtener experiencia práctica trabajando en proyectos de análisis de datos o tomando roles de aprendiz de científico de datos.

You can test it using the eval notebook here.

References

Hardware Requirements

For training we have used a Google Cloud TPUv3-8 VM. For eval, you can use a T4.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	32.11
ARC (25-shot)	36.01
HellaSwag (10-shot)	54.3
MMLU (5-shot)	27.66
TruthfulQA (0-shot)	43.38
Winogrande (5-shot)	55.8
GSM8K (5-shot)	0.0
DROP (3-shot)	7.59

RichardErkhov/bertin-project_-_bertin-gpt-j-6B-alpaca-8bits

Original model description:

Instrucción: Escribe un correo electrónico dando la bienvenida a un

Respuesta:

Instrucción: Cuéntame algo sobre las alpacas.

Respuesta:

Instrucción: Inventa una excusa creativa para decir que no tengo que ir

Respuesta:

BERTIN-GPT-J-6B Alpaca

Usage

Data

Finetuning

Example outputs

References

Hardware Requirements

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

RichardErkhov/
bertin-project_-_bertin-gpt-j-6B-alpaca-8bits