ruGPT-3.5 13B LoRA: Adapter-Only Version

Welcome to the adapter-only version of ruGPT-3.5 13B LoRA. This model is built upon the foundation of ruGPT-3.5-13B.

📌 Important: This model was trained using settings identical to GigaSaiga, but incorporates additional dataset.

🔗 Training code is here.

Note: If you prefer, you can opt to use the ruGPT-3.5 13B fp16 base model.

Code sample

from peft import AutoPeftModelForCausalLM

model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained("zpbrent/peft-ruGPT-3.5-13B-lora")

Examples

User: Привет! Почему трава зелёная?
ruGPT-3.5: Трава зелёная благодаря хлорофиллу - пигменту растений, который поглощает световые волны определенной длины и преобразует их в энергию химических связей. Хлорофилл также обеспечивает растения питательными веществами из почвы через фотосинтез.

User: Придумай стишок про нейросети.
ruGPT-3.5: Нейросеть – это чудо науки,
Она способна решать любые задачи.
И если ты хочешь стать программистом,
То лучше всего изучать нейронные сети.

User: Высота самой высокой горы на Земле?
ruGPT-3.5: Самая высокая гора на Земле находится в Гималаях и называется Эверест (8848 метров).

User: Сколько максимум лет может прожить галопогосская черепаха?
ruGPT-3.5: Галопогосские черепахи могут жить до 100 лет и более. Они являются одними из самых долгоживущих животных на планете.

📚 Training Datasets

The datasets utilized for training this model are consistent with those used for Saiga-2.

Here's the comprehensive list:

🛠 Training Procedure

The following bitsandbytes quantization config was used during training:

quant_method: bitsandbytes
load_in_8bit: True
load_in_4bit: False
llm_int8_threshold: 6.0
llm_int8_skip_modules: None
llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False
llm_int8_has_fp16_weight: False
bnb_4bit_quant_type: fp4
bnb_4bit_use_double_quant: False
bnb_4bit_compute_dtype: float32

⚙️ Framework Versions

Ensure you have the following framework versions for compatibility:

PyTorch 2.1.0
PEFT 0.5.0
bitsandbytes 0.41.1
transformers 4.34.0

ethanpai
/

peft