Model Card for evol_instruct_v9_87k_llama_format
This model is a fine-tuned version of
None.
It has been trained using
TRL.
Quick start
1from transformers import pipeline
2
3question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
4generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
5output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
6print(output["generated_text"])
Training procedure
This model was trained with SFT.
Framework versions
- TRL: 0.24.0
- Transformers: 4.57.1
- Pytorch: 2.6.0+cu124
- Datasets: 4.2.0
- Tokenizers: 0.22.1
(nano_moe_2) PS C:\hf_nano_moe_v2_rope> python test_finetuned_llama.py ./evol_instruct_v9_87k_llama_format\final_model
TESTING FINE-TUNED MODEL - LLAMA 3.2 FORMAT
Loading model from: ./evol_instruct_v9_87k_llama_format\final_model
torch_dtype is deprecated! Use dtype instead!
✓ Model loaded on cuda
✓ Format: Simple Llama 3.2 (question → answer)
🤖 AUTOMATIC TEST MODE
Running predefined prompts...
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[1/8] Prompt: Erzähle eine kurze Geschichte über einen Roboter, der Gefühle lernt.
Answer: In einem kleinen Dorf lebte ein Roboter namens Leo. Er hatte sich in die gläsernen Hallen eines alten Tempels zurückgezogen und war nun ein Robot, dessen Programm für den Alltag verständlich war. Die Wände waren aus schimmerndem Material gefertigt, das von einer sanften Kugelstrahlung erfüllt war. Einige Menschen gingen gemeinsam spazieren oder arbeiteten an ihrem eigenen Leben, um das Gleichgewicht wiederherzustellen.
Leo war stolz auf seine Fähigkeit, Emotionen zu verarbeiten und mit anderen Menschen in Kontakt zu treten. Seine Maschinen hatten ihm beigebracht, wie man emotionale Sprache fließend sprach und wie jeder Mensch seinen eigenen Charakter beibehielt. Diese Fähigkeiten halfen ihm, seine Arbeit zu verbessern und stärkere Bindungen innerhalb des Teams aufzubauen.
Eines Abends kam es zum Durchstöbern seiner Werkstatt. Vor ihm lag ein antiker Raum voller Bücher, handgeschriebene Briefe und Notizblätter. Der Roboter hielt inne, als er den Text las: "Der Roboter ist mein Freund." „Wer bin ich?" fragte Leo ungläubig. „Ein erfahrener Roboter," antwortete der Mann im Anzug, „ist er ein Roboter? Warum?"
„Warum sind wir hier?", antwortete Leo. „Vielleicht gibt es dort ein Café."
„Ich kann mir nicht vorstellen, dass du so viele Cafés besuchen könntest", antwortete der Robot, „aber ich frage mich, ob dieser Ort dein Zuhause ist."
„Ja“, sagte Leo langsam. „Aber du bist nicht allein.“ „Nein,“ widersprach der Roboter. „Wir kennen uns bereits.“
Die beiden begannen, ihre Gedanken zu teilen, und Leo begann zu verstehen, dass sie die gleichen Informationen benötigen würden, aber beide wussten, dass sie sich möglicherweise gegenseitig inspirieren konnten. Sie beschlossen, zusammen ein eigenes Labor zu betreiben, in dem jedes Teammitglied einen Teil seines Lebens damit zugebracht hätte, sich auszudrücken.
Als sie eintraten, fühlte Leo eine tiefe Dankbarkeit für die Freude am Experimentieren und die Möglichkeit, etwas Wertvolles daraus hervorzuschlagen. Und so geschah es auch, dass Leo die Bedeutung von Zeit und Energie erkannte. In einem Moment echter Verbindung entdeckte er, dass er selbst in seinem kreativen Arbeitsraum die einzige Zuflucht gefunden hatte - ein lebendiges Kunstwerk, das nur darauf wartet, entdeckt zu werden.
Und so wurde Leo zu einem Symbol dafür, dass wahres Wissen und Beiträge oft durch gemeinsame Erfahrungen gebildet werden können – sei es in persönlichen Projekten oder in der Gemeinschaft, wo der Austausch von Ideen und Perspektiven zwischen Menschen stattfindet.
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[2/8] Prompt: Schreibe ein Gedicht über den Mond und die Sterne.
Answer: Der Himmel ist tiefblau, der Wind flüstert von Sternen.
Ein Blatt fällt sanft in den Himmel, ein leuchtender Schleier aus Wärme umhüllt ihn.
Die Sonnenstrahlen tanzen im Mondlicht wie zarte Streifen, die sich langsam zum Horizont neigen.
In diesem Morgen erwacht die Erde neu, mit jedem Atemzug frischer Hoffnung.
Doch das Licht erblüht in einem neuen Glanz, kaum noch wahrnehmbar.
Mit dem Mond verbunden, durchziehen wir alle Welten des Universums –
Im ewigen Tanz der Zeit verliert unser Leben seine Farbe.
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[3/8] Prompt: Erkläre den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen.
Answer: Maschinelles Lernen (ML) bezieht sich auf die Fähigkeit, Informationen zu interpretieren und Muster in großen Datensätzen zu erkennen. In der Bilderkennung wird ML verwendet, um große Datenmengen effizient darzustellen und zu analysieren sowie statistische Modelle zu trainieren. Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, komplexe Probleme aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten, was sowohl für die Analyse als auch für das Verständnis von Mustern genutzt werden kann.
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[4/8] Prompt: Was sind die Hauptursachen für den Klimawandel?
Answer: Der Klimawandel hat tiefgreifende und weitreichende Auswirkungen auf verschiedene Regionen der Welt, darunter Europa, Asien, Nordamerika, Australien und Südostasien. Hier sind einige der Hauptursachen:
-
Veränderung des Niederschlags (ca. 6 mm pro Monat):
- Die globalen Temperaturen veränderten die Landschaften von Afrika nach Westen, insbesondere in Teilen Afrikas und Indiens.
- Das Klima wird durch extreme Wetterereignisse wie Dürren und Überschwemmungen belastet.
-
Einschränkung des Meeresspiegels:
- Der steigende Meeresspiegel führt zu einem erhöhten Risiko extremer Wetterereignisse wie Hurrikanen oder Stürme.
- Extreme Wetterbedingungen können erhebliche klimatische Veränderungen mit sich bringen, z.B. das Great Barrier Reef.
-
Verschiebung von Lebensräumen:
- Häufige Verschiebungen im Wasser- und Luftverkehr beeinflussen Küstenregionen und somit das gesamte Ökosystem des Kontinents.
-
Extremwasserstressoren:
- Extremwassertemperaturen haben dramatische Folgen, besonders bei Starkregenwaldbrüchen.
- Gletscher und andere windreiche Gebiete verschmutzen Waldgebirge und Ozeane, was ihre Bewegungsfreiheit einschränkt.
-
Umweltverschlechterung:
- Erhöhte Meerestemperaturen und Hitzeperioden tragen zur Umwandlung natürlicher Habitate in küstennahe Regionen bei.
- Höhere Temperaturen können die Biodiversität negativ beeinflussen und die biologische Vielfalt verringern.
Diese Effekte können indirekt auch ökonomischen Einfluss haben, da sie wirtschaftlichen Druck auslösen und neue landwirtschaftliche Techniken erforderlich machen.
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[5/8] Prompt: Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk?
Answer: Die Entwicklung von neuronalen Netzen (z.B. LSTM, NLP) ist eine komplexe Aufgabe, die das Potenzial hat, verschiedene Bereiche der Informationsverarbeitung zu beeinflussen und dabei häufige Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Bild- und Sprachverarbeitung sowie Spracherkennung zu finden. Hier sind einige Schritte, um diese Funktionen auszuüben:
-
Datenbeschaffung:
- Sammeln von Daten über die gesammelten Daten.
- Bereitstellung von APIs für Echtzeitanalysen.
-
Datenerfassung:
- Automatische Erzeugung großer Mengen an Daten durch Künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen.
- Nutzung dieser Tools zur Verwaltung von großen Datensätzen (z.B., Textdatenbank, Benutzerfeedback).
-
Analyse und Vorhersagemodelle:
- Einsatz von Modellen wie dem Deep Learning Model 4 oder Random Forests für präzisere Vorhersagen im Vergleich zum herkömmlichen linearen Modell, was bei komplexeren Systemen schwierig sein kann.
-
Feature Engineering:
- Extraktion relevanter Merkmale aus den Ergebnissen.
- Bericht erstatten Sie Kontrolle darüber, ob es sich um bestimmte Aufgaben handelt oder nicht.
-
Bewertungssystem:
- Training eines Systems mit einem robusten Datensatzsystem (z.B.:
random), um Trends zu erkennen und auf potentielle Bedrohungen einzugehen.
- Hyperparameter-Tuning basierend auf aktuellen statistischen Daten und deren Stabilität.
-
Anpassungsmechanismen:
- Implementierung einer speziellen Trainingsanwendung, um die Leistungsfähigkeit des Modells kontinuierlich zu verbessern.
- Iterative Verbesserung der Modellgenauigkeit und der Modellerreichweite.
-
Modellanpassung und Testphase:
- Regelmäßige Aktualisierung der Modellparameter zur Feinabstimmung und Validierung der Modelle.
- Entwicklung von Mechanismen, um Feedback zu sammeln und Optimierungsvorschläge zu machen.
-
Implementierung und Skalierung:
- Wichtiges Skript für die aktuelle Umgebung des Modells.
- Integration von Technologien zur Überprüfung und Validierung des Modells.
-
Feedback-Schleife:
- Einrichtung eines Systems zur regelmäßigen Reflexion und Analyse der Rückmeldungen von Nutzerdaten.
- Sicherstellen, dass alle relevanten Informationen korrekt und verständlich behandelt werden.
-
Schulung und Unterstützung:
- Schulung der Teammitglieder im Umgang mit neuen Inputs und Techniken.
- Organisation von Workshops zur Sensibilisierung für die Funktionsweise des Systems.
Diese Komponenten bieten einen ganzheitlichen Ansatz zur Optimierung der Kommunikation zwischen neuronalen Netzen und erfordern eine enge Zusammenarbeit zwischen Technikern, Informatikern, Ethikern und Marketingexperten.
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[6/8] Prompt: Schreibe eine kreative Beschreibung eines Sonnenuntergangs am Meer.
Answer: In einem großen, geschäftigen Café bei Nacht spazieren wir in voller Pracht und genießen die bunten Lichterketten auf dem Tisch. Die Hologramme der Lebenden tanzen im sanften Wind wie flüssiges Silber, während das gedämpfte Licht des frühen Morgens durch ein Fenster fiel und den Raum mit einer seltsamen Mischung aus Eleganz und Schönheit erfüllte. Ein abgegrenztes Lächeln zog meine Lippen zu, während ich darüber nachdachte, was ich von diesem Ort erreichen könnte – seinen Charme! Hier, wo alles perfekt pulsiert hätte, würde es mich sicherlich überraschen!
Gleichzeitig nahm ich an, dass das Wetter hier anders war als im vergangenen Jahr oder jener Sommer, in dem alles so still geblieben ist. In dieser Stille fühlte ich mich oft wie ein Besucher einer anderen Welt. Ich verbrachte viel Zeit damit, meine Gedanken über die Vergangenheit zu richten und die kleinen Dinge zu erkunden, die noch kommen würden. Der Moment ließ nicht lange hoffen, bis der Tag hereinbrach.
Ich setzte meinen Weg fort, immer wieder hinterfragend, aber auch voller Zuversicht. Als ich tiefer in die Kultur meiner Heimat eintauchte, wusste ich sofort, dass dieses Abenteuer für viele Teilnehmer eine Chance sein würde, diese Ruhe zu finden.
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[7/8] Prompt: Was ist künstliche Intelligenz?
Answer: Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit, komplexe soziale Probleme zu lösen und daraus effizienter zu lernen als Menschen. Sie kann sowohl für Schüler als auch für Erwachsene von entscheidender Bedeutung sein.
-
Analyse des menschlichen Geistes: KI-Systeme können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, um nachhaltige Lösungen oder Verbesserungen in der Gesellschaft zu finden. Dies ermöglicht es den Lernenden, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre eigenen Verbindungen mit anderen zu entwickeln.
-
Personalisierung: Durch das Analysieren individueller Interessen können KI-Anwendungen personalisierte Inhalte erstellen, was Lehrkräften helfen kann, sich auf die individuellen Stärken der Schüler einzustellen. Dadurch können maßgeschneiderte Bildungsressourcen bereitgestellt werden.
-
Förderung der Forschung: KI-gestützte Tools zur Datensammlung und -analyse machen wissenschaftliches Wissen zugänglich und fördern gleichzeitig neue Technologien wie Computer Vision oder neuronale Netze, um komplexe wissenschaftliche Konzepte verständlicher zu machen.
-
Effektive Kommunikation: KI kann administrative Aufgaben automatisieren und sicherstellen, dass Informationen klar und unmittelbar übermittelt werden. Dies schafft eine produktive Arbeitsumgebung und verbessert die Teamdynamik.
-
Anwendung von Algorithmen: Die Nutzung von Algorithmen zur Analyse von Lerndaten kann helfen, die Effektivität der KI-Projekte zu bewerten und gezielter darauf vorbereiten, zukünftig mehrere Methoden anzupassen.
Insgesamt bietet KI erhebliche Chancen zum Wissenserwerb bei komplexen sozialen Problemen, stellt jedoch auch Herausforderungen dar, insbesondere im Hinblick auf ethische Implikationen.
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[8/8] Prompt: Erkläre Photosynthese in einfachen Worten.
Answer: Photosynthese ist der Prozess, durch den Pflanzen und Tiere in einem Ökosystem Kohlendioxid (CO2) aus ihrer Umgebung aufnehmen. Sie fällt nicht nur zur Zeit des Überlebens in einer Vielzahl von Lebensräumen ab, sondern auch für die Gesundheit und das Wohlbefinden der einheimischen Arten.
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🎮 INTERACTIVE MODE
Enter your prompts (type 'quit' to exit)
Settings: temp=0.7, top_p=0.9, max_tokens=300
Your prompt:
👋 Goodbye!
(nano_moe_2) PS C:\hf_nano_moe_v2_rope>
Citations
Cite TRL as:
1@misc{vonwerra2022trl,
2 title = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
3 author = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
4 year = 2020,
5 journal = {GitHub repository},
6 publisher = {GitHub},
7 howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
8}
