French-Alpaca-Phi-3-mini-4k-instruct-beta

Model Card for Model ID

French-Alpaca based on microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
4k is the context length (in tokens)

Model Description

fine-tuned from the original French-Alpaca-dataset entirely generated with OpenAI GPT-3.5-turbo.
French-Alpaca is a general model and can itself be finetuned to be specialized for specific use cases.

The fine-tuning method is inspired from https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html

Quantized GGUF version : coming soon

Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

torch.random.manual_seed(0)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", 
    device_map="cuda", 
    torch_dtype="auto", 
    trust_remote_code=True, 
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jpacifico/French-Alpaca-Phi-3-mini-4k-instruct-v1.0")

messages = [
    {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant numérique serviable. Veuillez fournir des informations sûres, éthiques et précises à l'utilisateur."},
    {"role": "user", "content": "Pouvez-vous fournir des façons de manger des combinaisons de bananes et de fruits du dragon ?"},
    {"role": "assistant", "content": "Bien sûr ! Voici quelques façons de manger des bananes et des fruits du dragon ensemble : 1. Smoothie à la banane et au fruit du dragon : mixez des bananes et des fruits du dragon avec un peu de lait et de miel. 2. Salade de banane et de fruit du dragon : mélangez des bananes tranchées et des fruits du dragon avec un peu de jus de citron et de miel."},
    {"role": "user", "content": "Et pour résoudre une équation 2x + 3 = 7 ?"},
]

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
)

generation_args = {
    "max_new_tokens": 500,
    "return_full_text": False,
    "temperature": 0.0,
    "do_sample": False,
}

output = pipe(messages, **generation_args)
print(output[0]['generated_text'])

Limitations

The French-Alpaca model is a quick demonstration that a 3B base model can be easily fine-tuned to specialize in a particular language. It does not have any moderation mechanisms.

• Developed by: Jonathan Pacifico, 2024
• Model type: LLM
• Language(s) (NLP): French
• License: MIT