You can deploy this model and start earning money today!

RichardErkhov/
Remek_-_Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT-gguf

Name: Remek_-_Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT-gguf
Availability: InStock

Views

No views yet

Quantization made by Richard Erkhov.

Github

Discord

Request more models

Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT - GGUF

Model creator: https://huggingface.co/Remek/
Original model: https://huggingface.co/Remek/Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT/

Name	Quant method	Size
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q2_K.gguf	Q2_K	2.96GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	3.28GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.IQ3_S.gguf	IQ3_S	3.43GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3.41GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.IQ3_M.gguf	IQ3_M	3.52GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q3_K.gguf	Q3_K	3.74GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3.74GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	4.03GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	4.18GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q4_0.gguf	Q4_0	4.34GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	4.38GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4.37GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q4_K.gguf	Q4_K	4.58GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4.58GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q4_1.gguf	Q4_1	4.78GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q5_0.gguf	Q5_0	5.21GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	5.21GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q5_K.gguf	Q5_K	5.34GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	5.34GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q5_1.gguf	Q5_1	5.65GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q6_K.gguf	Q6_K	6.14GB
Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT.Q8_0.gguf	Q8_0	7.95GB

Original model description:

language:

pl
en pipeline_tag: text-generation license: cc-by-4.0

Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT

Repozytorium zawiera model Meta Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT w wersji polskojęzycznej. Jest to model INSTRUCT (instrukcyjny). Model postał na podstawie finetuningu modelu bazowego Llama-3-8B. Wykorzystano do tego dataset instrukcji Omnibus-1-PL (stworzyłem go na własne potrzeby przeprowadzania eksperymenów finetuningu modeli w języku polskim). Szczegóły parametrów treningu w sekcji Trening. Celem tego eksperymentu było sprawdzenie czy można namówić Llama-3-8B do płynnego rozmawiania w języku polskim (oryginalny model instrukcyjny 8B ma z tym problem - woli zdecydowanie bardziej rozmawiać po angielsku).

Uwaga!

Model NIE jest CENZUROWANY. To wersja do zabawy. Nie została ujarzmiona.
Model będzie dalej rozwijany ponieważ eksperymentuję z a. kolejnymi wersjami datasetu, b. model jest świetną bazą do testowania różnych technik finetunowania (LoRA, QLoRA; DPO, ORPO itd.)
Udostępniłem go spontanicznie by użytkownicy mogli go używać i sprawdzać jakość Llama 3 ale w kontekście języka polskiego.
Po informacji, że baza była trenowana na 15T tokenów (tylko 5% nie angielskich) uznałem, że to świetny model do finetuningu. Być może lekkie dotrenowanie modelu za pomocą contingued-pretraining da jeszcze większy uzysk.

Sposób kodowania nazwy modelu

Nazwa modelu bazowego: Llama-3-8B
Nazwa datasetu: Omnibus-1
Wersja językowa: PL (polska)
Wersja modelu: v01

Dataset

Omnibus-1 to zbiór polskich instrukcji (100% kontekstu Polskiego - fakty, osoby, miejsca osadzone w Polsce), który został w 100% syntetycznie wygenerowany. Zawiera on instrukcje z kategorii - matematyka, umiejętność pisania, dialogi, tematy medyczne, zagadki logiczne, tłumaczenia itd. Powstał on w ramach moich prac związanych z badaniem jakości modeli w kontekście języka polskiego. Pozwala on na finetuning modelu i sprawdzenie podatności modelu do mówienia w naszym rodzimym języku. Dataset zawiera obecnie 75.000 instrukcji. Nie jest on idealny i wymaga jeszcze dużo nakładu pracy by model pracował w przewidywalnie ale będzie cały czas udoskonalony i być może w przyszłości udostępniony (jak uznam, że już jest wtstarczająco pełen i obejmuje szerokie spektrum tematyki i umiejętności). Dataset jest w 100% generowany za pomocą innych LLM.

Użycie Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT z biblioteką Transformers

Poniższy kod używa bibliotekę Transformers:

python

import transformers
import torch

model_id = "Remek/Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful, smart, kind, and efficient AI assistant. You always fulfill the user's requests to the best of your ability."},
    {"role": "user", "content": "Napisz czym jest Warszawa?"},
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
		messages, 
		tokenize=False, 
		add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

Przykładowa odpowiedź:

Warszawa to stolica Polski, położona na terenie Mazowsza. Jest to największe miasto w Polsce pod względem liczby mieszkańców oraz powierzchni. Warszawa jest również siedzibą rządu, parlamentu, prezydenta, sądu najwyższego oraz wielu innych instytucji państwowych i międzynarodowych. Miasto jest znane z wielu zabytków, takich jak Stare Miasto, Zamek Królewski, Pałac Kultury i Nauki, a także z nowoczesnych atrakcji, takich jak Centrum Nauki Kopernik czy Centrum Nauki i Sztuki. Warszawa jest również ważnym centrum kulturalnym, gospodarczym i naukowym. Miasto jest również siedzibą wielu firm międzynarodowych i polskich przedsiębiorstw. Warszawa jest miastem, które łączy w sobie przeszłość z nowoczesnością, oferując mieszkańcom i turystom szeroki zakres możliwości. Miasto jest również znane z wielu festiwali i wydarzeń kulturalnych, które przyciągają miliony turystów z całego świata. Warszawa to miasto pełne życia, kultury, historii i nowoczesności, które zdecydowanie zasługuje na uwagę. <|im_end|>

Szablon konwersacji

Szablon konwersacji to oryginalna wersja Llama3

<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
You are a helpful, smart, kind, and efficient AI assistant. You always fulfill the user's requests to the best of your ability.
<|eot_id|>
<|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{User}
<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
{Assistant}

Wersje quantized

Wersje poddane quantyzacji są dostępne w repozytorium:

Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-instruct-GGUF - przetestowane w LM Studio (wybierz szablon - Llama3) oraz ollama

Version	Model card
Instruct	🤗 HuggingFace

Trening

Poniżej szczegóły hiperparametrów treningu:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
distributed_type: single-GPU (Nvidia A6000 Ada)
num_devices: 1
gradient_accumulation_steps: 4
optimizer: adamw_8bit
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 5
num_epochs: 1
QLoRa - 4bit: rank 64, alpha 128

Unsloth

Unsloth, narzędzie dzięki któremu powstał ten model.

Licencja

Licencja na zasadzie nie do komercyjnego użycia (ze względu na dataset - generowany syntetycznie za pomocą modeli GPT4, GPT3.5) oraz licencja Llama3 (proszę o zapoznanie się ze szczegółami licencji).

RichardErkhov/Remek_-_Llama-3-8B-Omnibus-1-PL-v01-INSTRUCT-gguf