peft safetensors llama-factory lora generated_from_trainer ru dataset:d0rj/samsum-ru dataset:zjkarina/matreshka dataset:rcp-meetings/rudialogsum_v2 base_model:openchat/openchat-3.5-1210 base_model:adapter:openchat/openchat-3.5-1210 license:other region:us
---
base_model: openchat/openchat-3.5-1210
datasets:
- d0rj/samsum-ru
- zjkarina/matreshka
- rcp-meetings/rudialogsum_v2
language:
- ru
library_name: peft
license: other
tags:
- llama-factory
- lora
- generated_from_trainer
model-index:
- name: summarization_model
  results: []
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# ru_summarization_model

This model is a fine-tuned version of [openchat/openchat-3.5-1210](https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-1210) for summarization russian dialogs.

## Model description

Используйте следующий шаблон opencha3.5.

```
Ты грамотный суммаризатор. Верни суммаризацию по диалогу между клиентом и оператором<|end_of_turn|>GPT4 Correct User: 
...Диалог...
\nСуммаризация диалога:\n<|end_of_turn|>GPT4 Correct Assistant:
```

**Пример диалога**

```
Ты грамотный суммаризатор. Верни суммаризацию по диалогу между клиентом и оператором<|end_of_turn|>GPT4 Correct User:
Оператор: здравствуйте вас приветствует компания ростелеком вас приветствует премиальная служба ростелеком
Клиент: и
Оператор: ха
Оператор: специалисты центра компании ростелеком здравствуйте чем могу вам помочь
Клиент: здравствуйте
Клиент: писали в доме свет и от этого роутер не может подключиться к сети ростелекома пишет
Клиент: пережиток ------ стариком
Оператор: подскажите пожалуйста вы выполнили рентгеновского ротора
Оператор: питание на пять минут
Оператор: номер вашего лицевого счета подскажите
Клиент: -------
Клиент: -------
Клиент: -------
Клиент: -------
Клиент: -------
Клиент: и фамилию носит пожалуйста подскажите находит -------
Оператор: сейчас проверяем наличие аварий пожалуйста подождите не отключайтесь две минуты
Оператор: благодарю за ожидание уточните пожалуйста ваш контактный номер телефона и направленности масса технической поддержки персональному менеджеру вижу что у вас саладина не должно быть
Оператор: системе их нет
Клиент: -------
Оператор: -------
Оператор: -------
Клиент: -------
Оператор: -------
Оператор: вы оскорбляли линию то есть у вас сейчас указывалось что у вас совсем соединение есть окно активное у меня указано то у меня мощность сигнала минус двадцать шесть
Клиент: но я получается
Клиент: перед опустил его у меня открылась страница роутера в которой написано было что производится автоматическая
Клиент: настройка она покрутилась где-то какое-то время и после этого выдала что невозможно подключиться к сети ростелекома
Оператор: не восприняла хорошо эту информацию заявки ухожу
Оператор: точнее часто ориентировочно специалист с вами свяжется ожидайте пожалуйста
Оператор: всего доброго до свидания

\nСуммаризация диалога:\n<|end_of_turn|>GPT4 Correct Assistant:
```

**Ответ нейросети**

```
Клиент: сообщает, что роутер не может подключиться к сети ростелекома, 
а Оператор: проверяет его и сообщает, что у него нет сигнала. 
Клиент: сообщает свой номер лицевого счета и контактный номер телефона, 
но Оператор: не может найти проблему. 
В конце концов, Оператор: просит Клиент: подождать, пока специалист свяжется с ним.
```

**PS.**
_Диалог распознан системой vosk-0.42_


**Запуск демо через LLaMA_Factory**

```
python src/web_demo.py \
    --model_name_or_path openchat/openchat-3.5-1210 \
    --adapter_name_or_path bogdal/ru_openchat3.5-1210_summarization_adapter \
    --template openchat \
    --finetuning_type lora \
	--quantization_bit 8 \
```

в интерфейсе необходимо внести системный промпт - "Ты грамотный суммаризатор. Верни суммаризацию по диалогу между клиентом и оператором"
и чистый диалог без добавочных токенов, оканчивающийся фразой 
"\nСуммаризация диалога:\n"

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 4
- total_train_batch_size: 4
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- num_epochs: 3.0

### Training results
- loss: 0.4716


### Framework versions

- PEFT 0.7.1
- Transformers 4.36.2
- Pytorch 2.1.2+cu121
- Datasets 2.16.1
- Tokenizers 0.15.0