Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:
Compatibility
These quantised GGUFv2 files are compatible with llama.cpp from August 27th onwards, as of commit d0cee0d
They are also compatible with many third party UIs and libraries - please see the list at the top of this README.
Explanation of quantisation methods
Click to see details
The new methods available are:
GGML_TYPE_Q2_K - "type-1" 2-bit quantization in super-blocks containing 16 blocks, each block having 16 weight. Block scales and mins are quantized with 4 bits. This ends up effectively using 2.5625 bits per weight (bpw)
GGML_TYPE_Q3_K - "type-0" 3-bit quantization in super-blocks containing 16 blocks, each block having 16 weights. Scales are quantized with 6 bits. This end up using 3.4375 bpw.
GGML_TYPE_Q4_K - "type-1" 4-bit quantization in super-blocks containing 8 blocks, each block having 32 weights. Scales and mins are quantized with 6 bits. This ends up using 4.5 bpw.
GGML_TYPE_Q5_K - "type-1" 5-bit quantization. Same super-block structure as GGML_TYPE_Q4_K resulting in 5.5 bpw
GGML_TYPE_Q6_K - "type-0" 6-bit quantization. Super-blocks with 16 blocks, each block having 16 weights. Scales are quantized with 8 bits. This ends up using 6.5625 bpw
Refer to the Provided Files table below to see what files use which methods, and how.
COPY /B em_german_70b_v01.Q6_K.gguf-split-a + em_german_70b_v01.Q6_K.gguf-split-b em_german_70b_v01.Q6_K.gguf
del em_german_70b_v01.Q6_K.gguf-split-a em_german_70b_v01.Q6_K.gguf-split-b
COPY /B em_german_70b_v01.Q8_0.gguf-split-a + em_german_70b_v01.Q8_0.gguf-split-b em_german_70b_v01.Q8_0.gguf
del em_german_70b_v01.Q8_0.gguf-split-a em_german_70b_v01.Q8_0.gguf-split-b
How to download GGUF files
Note for manual downloaders: You almost never want to clone the entire repo! Multiple different quantisation formats are provided, and most users only want to pick and download a single file.
The following clients/libraries will automatically download models for you, providing a list of available models to choose from:
LM Studio
LoLLMS Web UI
Faraday.dev
In text-generation-webui
Under Download Model, you can enter the model repo: TheBloke/em_german_70b_v01-GGUF and below it, a specific filename to download, such as: em_german_70b_v01.Q4_K_M.gguf.
Then click Download.
On the command line, including multiple files at once
I recommend using the huggingface-hub Python library:
pip3 install huggingface-hub
Then you can download any individual model file to the current directory, at high speed, with a command like this:
Change -ngl 32 to the number of layers to offload to GPU. Remove it if you don't have GPU acceleration.
Change -c 4096 to the desired sequence length. For extended sequence models - eg 8K, 16K, 32K - the necessary RoPE scaling parameters are read from the GGUF file and set by llama.cpp automatically.
If you want to have a chat-style conversation, replace the -p <PROMPT> argument with -i -ins
How to load this model in Python code, using ctransformers
First install the package
Run one of the following commands, according to your system:
shell
1# Base ctransformers with no GPU acceleration2pip install ctransformers
3# Or with CUDA GPU acceleration4pip install ctransformers[cuda]5# Or with AMD ROCm GPU acceleration (Linux only)6CT_HIPBLAS=1 pip install ctransformers --no-binary ctransformers
7# Or with Metal GPU acceleration for macOS systems only8CT_METAL=1 pip install ctransformers --no-binary ctransformers
Simple ctransformers example code
python
1from ctransformers import AutoModelForCausalLM
23# Set gpu_layers to the number of layers to offload to GPU. Set to 0 if no GPU acceleration is available on your system.4llm = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/em_german_70b_v01-GGUF", model_file="em_german_70b_v01.Q4_K_M.gguf", model_type="llama", gpu_layers=50)56print(llm("AI is going to"))
How to use with LangChain
Here are guides on using llama-cpp-python and ctransformers with LangChain:
I've had a lot of people ask if they can contribute. I enjoy providing models and helping people, and would love to be able to spend even more time doing it, as well as expanding into new projects like fine tuning/training.
If you're able and willing to contribute it will be most gratefully received and will help me to keep providing more models, and to start work on new AI projects.
Donaters will get priority support on any and all AI/LLM/model questions and requests, access to a private Discord room, plus other benefits.
Patreon special mentions: Pierre Kircher, Stanislav Ovsiannikov, Michael Levine, Eugene Pentland, Andrey, 준교 김, Randy H, Fred von Graf, Artur Olbinski, Caitlyn Gatomon, terasurfer, Jeff Scroggin, James Bentley, Vadim, Gabriel Puliatti, Harry Royden McLaughlin, Sean Connelly, Dan Guido, Edmond Seymore, Alicia Loh, subjectnull, AzureBlack, Manuel Alberto Morcote, Thomas Belote, Lone Striker, Chris Smitley, Vitor Caleffi, Johann-Peter Hartmann, Clay Pascal, biorpg, Brandon Frisco, sidney chen, transmissions 11, Pedro Madruga, jinyuan sun, Ajan Kanaga, Emad Mostaque, Trenton Dambrowitz, Jonathan Leane, Iucharbius, usrbinkat, vamX, George Stoitzev, Luke Pendergrass, theTransient, Olakabola, Swaroop Kallakuri, Cap'n Zoog, Brandon Phillips, Michael Dempsey, Nikolai Manek, danny, Matthew Berman, Gabriel Tamborski, alfie_i, Raymond Fosdick, Tom X Nguyen, Raven Klaugh, LangChain4j, Magnesian, Illia Dulskyi, David Ziegler, Mano Prime, Luis Javier Navarrete Lozano, Erik Bjäreholt, 阿明, Nathan Dryer, Alex, Rainer Wilmers, zynix, TL, Joseph William Delisle, John Villwock, Nathan LeClaire, Willem Michiel, Joguhyik, GodLy, OG, Alps Aficionado, Jeffrey Morgan, ReadyPlayerEmma, Tiffany J. Kim, Sebastain Graf, Spencer Kim, Michael Davis, webtim, Talal Aujan, knownsqashed, John Detwiler, Imad Khwaja, Deo Leter, Jerry Meng, Elijah Stavena, Rooh Singh, Pieter, SuperWojo, Alexandros Triantafyllidis, Stephen Murray, Ai Maven, ya boyyy, Enrico Ros, Ken Nordquist, Deep Realms, Nicholas, Spiking Neurons AB, Elle, Will Dee, Jack West, RoA, Luke @flexchar, Viktor Bowallius, Derek Yates, Subspace Studios, jjj, Toran Billups, Asp the Wyvern, Fen Risland, Ilya, NimbleBox.ai, Chadd, Nitin Borwankar, Emre, Mandus, Leonard Tan, Kalila, K, Trailburnt, S_X, Cory Kujawski
Thank you to all my generous patrons and donaters!
And thank you again to a16z for their generous grant.
Original model card: Jan Philipp Harries's EM German 70B v01
EM German (v01) is an experimental llama2-based model family, finetuned on a large dataset of various instructions in German language. The models are optimized for German text, providing proficiency in understanding, generating, and interacting with German language content.
This is the 70b llama2 version.
Links & Demos
We will publish further instructions, updates and code-snippets in the project's Github-Repo.
This model follows the Vicuna format without linebreaks (but should work with linebreaks as well). The format is as follows:
Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <instruction> ASSISTANT:
You can swap the standard system prompt for a better suited one (see below for RAG-tasks).
Results
Attached a few example outputs. I also developed a few small German benchmarks (based on the Eleuther LM Evaluation Harness), which I will publish soon.
Example Output
Prompt:
Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:
Response EM 7b v01
Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.
Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter
Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.
Prompt:
Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:
Response EM 7b v01
Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.
1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.
2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.
3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.
4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.
Factual Retrieval / RAG
EM Models offer a special format for Factual Retrieval/RAG that is optimized for minimizing hallucinations. We use the same format as Airoboros for this:
Example
Prompt
Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
BEGINCONTEXT
Url: https://www.jph.me
ENDCONTEXT
Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
ENDINPUT
BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
Model response:
Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.
Note that the model would normally always answer with the correct response to a trivial question like this but is trained to deny an answer, if there is no source between the BEGININPUT and ENDINPUT that provides a grounding.
If we keep the same Context/Input but ask instead:
BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
We get the correct answer with the source:
Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)
Evaluation
I will publish some custom German benchmarks and the results for them soon.
Dataset
The dataset is a mixture of multi-turn chats, retrieval instructions and synthetically generated instructions spawning many topics and applications.
Use with tranformers
Unchanged from the base model:
python
1import torch
2from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
34# Hugging Face model_path5model_path ='jphme/em_german_7b_v01'6tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)7model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(8 model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto',9)1011defask_model(instruction, system='Du bist ein hilfreicher Assistent.'):12 prompt=f"{system} USER: {instruction} ASSISTANT:"13 input_tokens=tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)14 output_tokens=model.generate(**input_tokens, max_new_tokens=200)[0]15 answer=tokenizer.decode(output_tokens, skip_special_tokens=True)16return answer
1718print(ask_model("Nenne mir 10 gute Gründe dafür, heute Sport zu machen!"))
Limitations & Biases
This model can produce factually incorrect output, and should not be relied on to produce factually accurate information.
This model was trained on various public datasets. While great efforts have been taken to clean the pretraining data, it is possible that this model could generate lewd, biased or otherwise offensive outputs.
Acknowledgements:
Many thanks to winglian/caseus for his great work on Axolotl which I used to train the EM mdoels. I am also grateful to Jon Durbin and his Airoboros models and code from which I borrowed many ideas and code snippets.
I you are interested in customized LLMs for business applications, please get in contact with me via my website. I am also always happy about suggestions and feedback.
PS: I am also still searching for a Co-Founder.
Disclaimer:
The license on this model does not constitute legal advice. I am not responsible for the actions of third parties who use this model.
This model should only be used for research purposes. The original Llama2 license applies and is distributed with the model files.
(Deutsch) EM German
EM German (v01) ist eine experimentelle, Llama2-basierte KI-Modellreihe, die in deutscher Sprache fine-getuned wurde.
Die Modelle sind für deutschen Text optimiert und können Inhalte in deutscher Sprache verstehen und generieren.
Links & Demos
Im Github-Repo Repo werde ich weitere Beispiele und Code-Snippets veröffentlichen.
Dieses Modell folgt dem Vicuna-Format ohne Zeilenumbrüche (sollte aber auch mit Zeilenumbrüchen funktionieren). Das Format lautet wie folgt:
Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <Anweisung> ASSISTANT:
Sie können das Standard-Systemprompt aber auch ändern (siehe unten für ein Beispiel bei Aufgaben mit externen Datenbanken).
Ergebnisse
Anbei einige Beispiele für Modell-Outputs. Wir werden demnächst einige kleine deutsche Benchmarks veröffentlichen (basierend auf dem Eleuther LM Evaluation Harness), die wir bei diesen Modellen bereits getstet haben.
Beispiel-Ausgaben
Prompt:
Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:
Antwort EM 7b v01
Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.
Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter
Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.
Prompt:
Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:
Antwort EM 7b v01:
Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.
1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.
2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.
3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.
4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.
Sachliche Abfrage / RAG
EM-Modelle bieten ein spezielles Format für RAG (also die Verwendung mit Informationen aus zusätzlichen externen Quellen wie Datenbanken oder Websiten), das für die Minimierung von Halluzinationen und Falscinformationen optimiert ist. Wir verwenden dasselbe Format wie Airoboros dafür.
Beispiel
Prompt
Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
BEGINCONTEXT
Url: https://www.jph.me
ENDCONTEXT
Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
ENDINPUT
BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
Modellantwort:
Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.
Hier würde das Modell normalerweise die (triviale) Antwort (2) geben, ist aber trainiert, keine Antwort zu geben, wenn es keine Quelle zwischen BEGININPUT und ENDINPUT gibt, die eine belegbare Antwort liefert.
Wenn wir anstattdessen fragen:
BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
Bekommen wir die korrekte Antwort mit Quellenangabe
Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)
Evaluation
coming soon
Datensatz
Der Datensatz ist eine Mischung aus Multi-Turn-Chats, RAG Instructions und synthetisch generierten Finetuning-Daten, die viele Themen und Anwendungen abdecken.
Einschränkungen & Vorurteile
Dieses Modell kann sachlich falsche Ausgaben produzieren und sollte nur zu Forschubngszwecken verwendet werden.
Danksagungen:
Vielen Dank an winglian/caseus für seine großartige Arbeit an Axolotl, die ich zur Schulung der EM-Modelle verwendet habe. Ich bin auch Jon Durbin für seine Arioboros Modelle und Code-Schnipsel dankbar, von denen ich viele Ideen nutzen konnte.
Wenn Sie an customized LLMs für geschäftliche Anwendungen interessiert sind, kontaktieren Sie mich bitte über meine Website. Ich freue mich auch immer über Anregungen und Feedback zu meinen Modellen.
PS: Ich suche auch immer noch einen Co-Founder für unser Startup, das sich noch im Stealth-Modus befindet.
Haftungsausschluss:
Ich bin nicht verantwortlich für die Handlungen Dritter, die dieses Modell verwenden. Dieses Modell sollte nur für Forschungszwecke verwendet werden. Die ursprüngliche Llama2-Lizenz gilt und wird mit den Modell-Dateien verteilt.
