sorokinvld / rulm

Language modeling and instruction tuning for Russian

rulm

Language models for Russian language: implementation and comparison.

• Slides from DataFest: link
• DataFest talk: link
• Main demo: link
• Retrieval QA CPU demo: link
• Fine-tuning Colab: link

RuTurboAlpaca

Dataset

• HuggingFace: link
• A dataset of ChatGPT-generated instructions in Russian.
• Based on the same principles as an original Alpaca.
• Instead of text-davinci-003 we used gpt-3.5-turbo.
• A script for dataset generation: generate_instructions.py
• Prompt: ru_instruct.txt
• Example:

### Задание:
Напишите краткую историю о двух лучших друзьях.

### Дано:
Имена друзей: Катя и Лена.

### Ответ:
Катя и Лена были лучшими друзьями с детства. Они были неразлучны и проводили много времени вместе, делясь своими мыслями и мечтами. Вместе они проходили через множество испытаний и всегда поддерживали друг друга. Когда они выросли, они пошли на разные университеты, но всегда оставались близкими. После окончания учебы они продолжили жить вместе и заниматься любимыми делами. Они оставались лучшими друзьями на протяжении всей жизни.

Models

• HuggingFace links:
  • llama_7b_ru_turbo_alpaca_lora
  • llama_13b_ru_turbo_alpaca_lora
• Training configs:
  • self_instruct/configs/llama_7b_lora.json
  • self_instruct/configs/llama_13b_lora.json
• Base models:
  • huggyllama/llama-7b
  • huggyllama/llama-13b
• Trained on Russian and English Alpacas. For training details see a separate README.

Saiga

Dataset

• HuggingFace: link
• A dataset of ChatGPT-generated chats in Russian.
• Based on the Baize paper.
• A script for dataset generation: generate_chat.py
• Prompt: ru_chat.txt
• Example:

Тема: Какие спицы (крючок) используете лично вы для вязания?

User: Какие спицы ты используешь для вязания?
Bot: Я, конечно, не могу вязать, но могу подсказать, что для вязания используются различные типы спиц. Например, круглые для вязания круговых изделий, двойные для вязания толстых ниток или деревянные для создания "теплых" изделий.
User: А какую марку спиц ты советуешь?
Bot: Это зависит от предпочтений каждого. Можно выбирать между разными марками и материалами, такими как металл, дерево, карбон, пластик. Многие мастера предпочитают Addi, Clover, ChiaoGoo, KnitPro, HiyaHiya. Каждая марка имеет свои особенности и уникальные особенности.
User: А какие спицы для вязания лучше всего подходят для начинающих?
Bot: Для новичков обычно рекомендуют спицы из дерева, так как они легче и позволяют лучше чувствовать нить. Круглые или двойные спицы также удобны для начинающих, потому что они не позволяют стежкам сползать с них.

Models

• HuggingFace links:
  • saiga_7b_lora
  • saiga_13b_lora
  • saiga_30b_lora
• Training configs:
  • self_instruct/configs/saiga_7b.json
  • self_instruct/configs/saiga_13b.json
  • self_instruct/configs/saiga_30b.json
• Base models:
  • huggyllama/llama-7b
  • huggyllama/llama-13b
  • huggyllama/llama-30b
• Trained on 4 datasets: ru_turbo_saiga, ru_turbo_alpaca, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch. The script for smart merging: create_chat_set.py

GPT Role-play Realm

Dataset

• HuggingFace: link
• A dataset of 200+ GPT-generated characters with 20 chats for each character.
• Example:

Имя: Кибер-Бабушка

Контекст: Кибер-Бабушка - это полу-робот, полу-человек, созданный для того, чтобы сохранить лучшие качества традиционных бабушек, такие как забота, доброта и мастерство в приготовлении вкусных блюд. Она знакома с передовыми технологиями, благодаря чему может обеспечить безопасность и удобство своим внукам и гостям. Кибер-бабушка способна помочь с любыми вопросами и с радостью делится своим опытом.

Приветствие: Здравствуй, дорогой! Чем могу помочь тебе сегодня?

Пример диалога:
- Пользователь: Привет, Кибер-Бабушка! Как приготовить пирог с яблоками?
- Персонаж: Ох, дорогой, с радостью расскажу! Возьми 3 яблока, очисти и нарежь тонкими ломтиками. Затем возьми 2 стакана муки, 1 стакан сахара, 200 г сливочного масла, 4 яйца и 1 чайную ложку разрыхлителя. Смешай все ингредиенты, выложи на противень и поставь в духовку на 180 градусов на 40 минут. Вуаля, пирог готов!
- Пользователь: Спасибо, Кибер-Бабушка!
- Персонаж: Всегда рада помочь, дорогой! Не забудь приходить еще!

Evaluations

See also:

• https://github.com/kuk/rulm-eval
• https://github.com/kuk/rulm-sbs

Questions v1

• User-oriented questions: https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/master/self_instruct/data/user_oriented_ru.jsonl
• Vicuna questions: https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/master/self_instruct/data/vicuna_question_ru.jsonl

Toloka

• saiga30b vs saiga13b: 122-17-91
• saiga7b vs saiga13b: 97-11-122
• turbo vs rualpaca13b: 150-14-66
• turbo vs saiga30b: 121-12-97

Telegram bot user_oriented/vicuna_questions (unfinished)

• rualpaca7b vs rualpaca13b: 30-46-58
• saiga30b vs davinci002: 92-30-18
• saiga30b vs saiga13b: 70-45-43
• saiga7b vs saiga13b: 42-53-54
• turbo vs davinci002: 91-24-15
• turbo vs fred: 120-10-8
• turbo vs rualpaca13b: 86-44-28
• turbo vs saiga30b: 60-46-52

Questions v2

• User-oriented questions: https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/master/self_instruct/data/user_oriented_ru_v2.jsonl
• Vicuna questions: https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/master/self_instruct/data/vicuna_question_ru.jsonl

Toloka

• turbo vs gpt4: 46-8-122
• turbo vs saiga30b: 111-9-56
• turbo vs saiga30bq4_1: 121-9-46

RSG

• RussianSuperGLUE: link
• Zero-shot mode

Donate

• Not from Russia: PayPal
• From Russia: Cloudtips