🚀 🔬 Einstein-v4-7B
このモデルは、多様なデータセットでmistralai/Mistral-7B-v0.1を完全にファインチューニングしたバージョンです。
このモデルは、axolotlを使用し、7xRTX3090 + 1xRTXA6000でファインチューニングされています。
このモデルのトレーニングは、sablo.aiによって支援されています。
📚 詳細ドキュメント
モデル情報
| 属性 |
详情 |
| モデルタイプ |
Einstein-v4-7B |
| ベースモデル |
mistralai/Mistral-7B-v0.1 |
| トレーニングデータ |
allenai/ai2_arc、camel-ai/physics、camel-ai/chemistry、camel-ai/biology、camel-ai/math、metaeval/reclor、openbookqa、mandyyyyii/scibench、derek-thomas/ScienceQA、TIGER-Lab/ScienceEval、jondurbin/airoboros-3.2、LDJnr/Capybara、Cot-Alpaca-GPT4-From-OpenHermes-2.5、STEM-AI-mtl/Electrical-engineering、knowrohit07/saraswati-stem、sablo/oasst2_curated、glaiveai/glaive-code-assistant、lmsys/lmsys-chat-1m、TIGER-Lab/MathInstruct、bigbio/med_qa、meta-math/MetaMathQA-40K、openbookqa、piqa、metaeval/reclor、derek-thomas/ScienceQA、scibench、sciq、Open-Orca/SlimOrca、migtissera/Synthia-v1.3、TIGER-Lab/ScienceEval |
axolotl設定
axolotl設定を表示
axolotlバージョン: 0.4.0
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
model_type: MistralForCausalLM
tokenizer_type: LlamaTokenizer
is_mistral_derived_model: true
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
chat_template: chatml
datasets:
- path: data/merged_all.json
ds_type: json
type: alpaca
conversation: chatml
- path: data/capybara_sharegpt.json
ds_type: json
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: data/synthia-v1.3_sharegpt_12500.json
ds_type: json
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: data/cot_alpaca_gpt4_extracted_openhermes_2.5_sharegpt.json
ds_type: json
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: data/slimorca_dedup_filtered_95k_sharegpt.json
ds_type: json
type: sharegpt
conversation: chatml
- path: data/airoboros_3.2_without_contextual_slimorca_orca_sharegpt.json
ds_type: json
type: sharegpt
conversation: chatml
dataset_prepared_path: last_run_prepared
val_set_size: 0.005
output_dir: ./Einstein-v4-model
sequence_len: 8192
sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
eval_sample_packing: false
wandb_project: Einstein
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name:
wandb_log_model:
hub_model_id: Weyaxi/Einstein-v4-7B
save_safetensors: true
gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 1
num_epochs: 1.5
optimizer: adamw_bnb_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 0.000005
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: true
fp16: false
tf32: false
gradient_checkpointing: true
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_steps: 10
evals_per_epoch: 2
eval_table_size:
eval_table_max_new_tokens: 128
saves_per_epoch: 4
debug:
deepspeed: zero3_bf16.json
weight_decay: 0.0
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
bos_token: "<s>"
eos_token: "<|im_end|>"
unk_token: "<unk>"
tokens:
- "<|im_start|>"
resume_from_checkpoint: Einstein-v4-model/checkpoint-521
プロンプトテンプレート
モデルを使用する際には、このプロンプトテンプレートを使用できます。
ChatML
<|im_start|>system
{system}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{asistant}<|im_end|>
このプロンプトテンプレートは、チャットテンプレートとして利用可能です。つまり、tokenizer.apply_chat_template()メソッドを使用してメッセージをフォーマットできます。
messages = [
{"role": "system", "content": "You are helpful AI asistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
gen_input = tokenizer.apply_chat_template(message, return_tensors="pt")
model.generate(**gen_input)
量子化バージョン
このモデルの量子化バージョンが利用可能です。
- https://huggingface.co/LoneStriker/Einstein-v4-7B-GGUF
- https://huggingface.co/solidrust/Einstein-v4-7B-AWQ
- https://huggingface.co/bartowski/Einstein-v4-7B-exl2
評価結果
詳細な結果はこちらで確認できます。
| 評価指標 |
値 |
| 平均 |
66.62 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) |
64.68 |
| HellaSwag (10-Shot) |
83.75 |
| MMLU (5-Shot) |
62.31 |
| TruthfulQA (0-shot) |
55.15 |
| Winogrande (5-shot) |
76.24 |
| GSM8k (5-shot) |
57.62 |
詳細な結果はこちらで確認できます。
| 評価指標 |
値 |
| 平均 |
16.73 |
| IFEval (0-Shot) |
47.08 |
| BBH (3-Shot) |
14.30 |
| MATH Lvl 5 (4-Shot) |
1.74 |
| GPQA (0-shot) |
4.25 |
| MuSR (0-shot) |
19.02 |
| MMLU-PRO (5-shot) |
13.99 |
関連リソース、議論、レビュー
🐦 アナウンスツイート
https://twitter.com/Weyaxi/status/1765851433448944125
🔍 Reddit投稿 (r/LocalLLaMA)
- https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1b9gmvl/meet_einsteinv47b_mistralbased_sft_model_using/
▶️ YouTube動画
- https://www.youtube.com/watch?v=-3YWgHJIORE&t=18s
- https://www.youtube.com/watch?v=Xo2ySU8gja0
トレーニングに関する追加情報
このモデルは、1.5エポックで完全にファインチューニングされています。
総ステップ数は1562でした。
損失グラフを表示
🤝 謝辞
このモデルの支援を行ってくれたsablo.aiに感謝します。
データセットセクションで言及されているすべてのデータセット作成者に感謝します。
このモデルを作成するために使用したリポジトリを提供してくれたaxolotlに感謝します。
すべてのオープンソースAIコミュニティに感謝します。
もし私を支援したい場合は、以下のリンクから支援できます。
☕ Buy Me a Coffee
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