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Aratako/Llama-Gemma-2-27b-CPO_SimPO-iter1
Llama-Gemma-2-27b-CPO_SimPO-iter1 is a text generation model from Aratako. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as llama3.1.
google/gemma-2-27bを教師あり学習によりInstruction TuningしたモデルであるAratako/Llama-Gemma-2-27b-SFT-trial1に対して、 CPOSimPOを適用したモデルです。
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From the Hugging Face model README
google/gemma-2-27bを教師あり学習によりInstruction TuningしたモデルであるAratako/Llama-Gemma-2-27b-SFT-trial1に対して、 CPO_SimPOを適用したモデルです。
松尾研大規模言語モデル講座2024のコンペ用の提出モデル作成の一環として作成・公開しています。
This model is built with Llama and Qwen.
本モデルは学習に利用したデータの関係で以下のライセンスの影響を受けます。
本モデルの学習にはaxolotlを使いました。パラメータ等の学習の設定は下記の設定ファイルをご確認ください。
<details><summary>See axolotl config</summary>axolotl version: 0.5.2
base_model: Aratako/Llama-Gemma-2-27b-SFT-trial1
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
hub_model_id: Aratako/fft-simpo-4-gemma
hub_strategy: "end"
push_dataset_to_hub:
hf_use_auth_token: true
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_cross_entropy: false
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_swiglu: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
chat_template: tokenizer_default
rl: simpo
rl_beta: 10.0
cpo_alpha: 0.05
simpo_gamma: 5.0
max_prompt_length: 512
max_length: 2048
datasets:
- path: Aratako/HelpSteer2-Preferences-formatted
type: gemma.custom
train_on_split: train
- path: Aratako/magpie-sft-v1.0-dpo-judged
type: gemma.custom
train_on_split: train
- path: Aratako/aya-ja-evol-instruct-calm3-dpo-masked-formatted
type: gemma.custom
train_on_split: train
shuffle_merged_datasets: true
dataset_prepared_path: /workspace/data/fft-simpo-data-gemma-4
output_dir: /workspace/data/27b-fft-simpo-out-4
sequence_len: 2048
sample_packing: false
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true
adapter:
lora_model_dir:
lora_r:
lora_alpha:
lora_dropout:
lora_target_linear:
lora_fan_in_fan_out:
wandb_project: 27b-fft
wandb_entity: aratako-lm
wandb_watch:
wandb_name: simpo-attempt-04
wandb_log_model:
gradient_accumulation_steps: 8
micro_batch_size: 2
num_epochs: 1
optimizer: paged_adamw_8bit
lr_scheduler: cosine
cosine_min_lr_ratio: 0.1
learning_rate: 3e-7
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: false
gradient_checkpointing: unsloth
early_stopping_patience:
auto_resume_from_checkpoints: true
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
save_strategy: steps
save_steps: 100
save_total_limit: 1
warmup_steps: 20
eval_steps:
eval_batch_size:
eval_table_size:
eval_max_new_tokens:
debug:
deepspeed: /workspace/axolotl/deepspeed_configs/zero3_bf16.json
weight_decay: 0.01
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
pad_token: <pad>
</details><br>