QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO

💨🦅 QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO

Инструктивная модель на основе Qwen-2.5-1.5B-Instruct, обученная на русскоязычном датасете GrandMaster-PRO-MAX с использованием SMPO (Simple Margin Preference Optimization).

Quatized variants:

• GGUF
• MLX
  • 4 bit
  • 8 bit

Особенности:

• 📚 Основа: Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct
• 🇷🇺 Специализация: RU
• 🌍 Поддержка: Bilingual RU/EN

Описание:

QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO представляет собой языковую модель, прошедшую специализированное обучение с использованием метода SMPO. Эта модель демонстрирует прогресс в методах выравнивания, особенно в области улучшения качества ответов через оптимизацию предпочтений.

Попробовать / Try now:

Обучение:

Этап алайнмента с SMPO (Simple Margin Preference Optimization)

Конфиг обучения

Для дальнейшего улучшения качества ответов мы использовали следущий пайплайн:

• Использовали Skywork/Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2 в качестве Reward модель
• Дедуплицировали и отфилтровали используя RM модель оригинальный датасет Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX, получив порядка 10к самых высококачественных и разнообразных диалогов.
• Сделали Rejection Sampling с SFT чекпоинтом Vikhr-Qwen-2.5-1.5B-Instruct используя полученный датасет и Reward модель. (Генерировали 7 гипотез)
• Дообучили SFT чекпоинт с помощью нашего метода SMPO используя полученный датасет из этапа 3. SMPO был спроектирован и выбран как метод для повышения стабильности тренировки преференсов в условиях Rejection Sampling и достижения нужного margin.

Реализацию SMPO, rejection sampling и тд можно найти в нашей библиотеке effective_llm_alignment на GitHub

Идея использования именно SMPO, а не другого PO метода, возникла в результате проведения большого количества экспериментов с классическими методами, при необходимости лучшего контроля процесса сходимости. При тщательной настройке других методов (например SimPO), можно добится похожего результата, однако мы постарались стаблизировать этот процесс и объединить лучшие практики из других методов.

Пример кода для запуска:

Рекомендуемая температура для генерации: 0.4.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the model and tokenizer
model_name = "Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Prepare the input text
input_text = "Напиши краткое описание книги Гарри Поттер."

messages = [
    {"role": "system", "content": "Вы — Vikhr, ИИ помощник, созданный компанией Vikhr models для предоставления полезной, честной и безопасной информации."},
    {"role": "user", "content": input_text},
]

# Tokenize and generate text
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, truncation=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
output = model.generate(
    input_ids,
    max_length=1512,
    temperature=0.4,
)

# Decode and print result
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Ответ модели:

Краткое описание книги "Гарри Поттер"

"Гарри Поттер" – это серия книг о мальчике-волшебнике, который обнаруживает в себе силу волшебства после того, как его семья умирает от злого колдуна Драко Малфоя. Главный герой, Гарри Поттер, живёт с родителями на окраине Хогвартса, школы магии и волшебства. В детстве Гарри встречает своего лучшего друга Рона Уизли и его тётку Гермиону Грейнджер. Они вместе отправляются в Хогвартс, где начинают учиться волшебству. В ходе учебы Гарри знакомится с другими учениками: Слизеринами (главные антагонисты) и Хогвартсом как место обучения магии. Самым важным событием в жизни Гарри становится то, что он узнаёт о своем происхождении – он является последним из семьи Поттеров, которые когда-то владели всеми знаниями о волшебстве. Это знание открывает ему путь к своей миссии – борьбе против темных сил, которые стремятся уничтожить волшебство. По мере развития сюжета Гарри сталкивается с различными препятствиями, включая преследование со стороны Драко Малфоя и его друзей, а также внутренние конфликты внутри самого Хогвартса. Однако благодаря поддержке своих друзей и новых знакомых, таких как Философский камень, Гарри продолжает свой путь к победе над темными силами. В конце концов, Гарри и его друзья успешно борются с темными силами, восстанавливают мир в Хогвартсе и получают признание за свои поступки. Книги завершаются тем, что Гарри готовится стать волшебником, но его будущее ещё не определено.

Авторы

• Sergei Bratchikov, NLP Wanderer, Vikhr Team
• Nikolay Kompanets, LakoMoor, Vikhr Team
• Konstantin Korolev, Vikhr Team
• Aleksandr Nikolich, Vikhr Team

@inproceedings{nikolich2024vikhr,
  title={Vikhr: Advancing Open-Source Bilingual Instruction-Following Large Language Models for Russian and English},
  author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergei Bratchikov and Nikolay Kompanets and Igor Kiselev and Artem Shelmanov},
  booktitle={Proceedings of the 4th Workshop on Multilingual Representation Learning (MRL) @ EMNLP-2024},
  year={2024},
  publisher={Association for Computational Linguistics},
  url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}