saiga_llama3_8b
exllamav2 quant for IlyaGusev/saiga_llama3_8b
Original model information:
Saiga/Llama3 8B, Russian Llama-3-based chatbot
Based on Llama-3 8B Instruct.
Llama.cpp version: link
ОСТОРОЖНО! WARNING! LET OP!
I've changed the prompt format from ChatML to the original Llama-3 format in v4. Don't forget to switch formats!
v4+: LLama-3 prompt format:
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
Как дела?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
Отлично, а у тебя?<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
v2, v3: ChatML prompt format:
<|im_start|>system
Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<|im_end|>
<|im_start|>user
Как дела?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Отлично, а у тебя?<|im_end|>
<|im_start|>user
Шикарно. Как пройти в библиотеку?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Examples:
User: Почему трава зеленая?
Saiga: Зеленый цвет травы обусловлен наличием хлорофилла, пигмента, который поглощает свет и передает энергию для фотосинтеза. Хлорофилл содержится в клетках листьев растений и играет ключевую роль в процессе фотосинтеза, когда растения используют солнечный свет для превращения воды и углекислого газа в органические вещества, такие как глюкоза и олигоэфиры.
Хлорофилл состоит из двух основных форм: хлорофилла а и хлорофилла б. Хлорофилл а поглощает свет с длиной волны около 430 нанометров (нм), что соответствует синему или голубому свету, а хлорофилл б поглощает свет с длиной волны около 660 нм, что соответствует красному свету. Когда свет поглощается хлорофиллом, он передается в молекулы воды и углекислого газа, которые используются для фотосинтеза.
Таким образом, хлорофилл является основным компонентом, ответственным за зеленый цвет листьев растений, так как он поглощает свет и передает его энергию для фотосинтеза.
User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
Saiga: Однажды в солнечную погоду на поле для игры в футбол приехала группа друзей, чтобы провести время вместе. В числе их был и Таня, которая была страстной футбольной фанаткой и всегда радовал своих друзей своим энтузиазмом и умением забивать мячи.
В этот день, как обычно, друзья решили провести соревнование между собой, чтобы определить кто из них является лучшим футболистом. Таня была очень уверена в своих силах и готовилась к этому матчу с особой серьёзностью.
Когда все друзья собрались на поле, они увидели, что перед ними стоял огромный мяч, который должен был стать предметом состязания. Мяч был огромным и тяжелым, и его размеры были необычайно большими по сравнению с обычными мячами, которые используются в футболе.
Таня была первая, кто решил начать игру. Она подошла к мячу и начала его удерживать, стараясь выдержать его вес и силу. Но мяч оказался настолько тяжелым, что Таня не смогла удержать его и он упал на землю.
Друзья посмеялись над ее неудачей, но Таня не отчаивалась и продолжила пытаться удержать мяч. Она стала использовать все свои силы и умения, чтобы выдержать его вес и силу. Наконец, после долгих усилий, она смогла удержать мяч и начала его бросать в сторону.
Мяч летел высоко вверх, и друзья смотрели, как он пролетает над полем. Но мяч неожиданно повернул и стал лететь обратно к Тане. Она успела поймать его и продолжила играть, используя все свои навыки и умения.
v5:
- d947b00c56683cd4b2f7ce707edef89318027be4
- KTO-tune over v4, dataset: lmsys_clean_ru_preferences
- wandb link
v4:
- 1cc945d4ca2c7901cf989e7edaac52ab24f1a7dd
- dataset: saiga_scored, scores >= 8, c66032920556c0f21bbbed05e7e04433ec954c3d
- wandb link
v3:
- c588356cd60bdee54d52c2dd5a2445acca8aa5c3
- dataset: saiga_scored, scores >= 8, d51cf8060bdc90023da8cf1c3f113f9193d6569b
- wandb link
v2:
- ae61b4f9b34fac9856d361ea78c66284a00e4f0b
- dataset code revision d0d123dd221e10bb2a3383bcb1c6e4efe1b4a28a
- wandb link
- 5 datasets: ru_turbo_saiga, ru_sharegpt_cleaned, oasst1_ru_main_branch, gpt_roleplay_realm, ru_instruct_gpt4
- Datasets merging script: create_short_chat_set.py
Evaluation
- Dataset: https://github.com/IlyaGusev/rulm/blob/master/self_instruct/data/tasks.jsonl
- Framework: https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval
- Evaluator: alpaca_eval_cot_gpt4_turbo_fn
model | length_controlled_winrate | win_rate | standard_error | avg_length |
---|---|---|---|---|
chatgpt_4_turbo | 76.04 | 90.00 | 1.46 | 1270 |
chatgpt_3_5_turbo | 50.00 | 50.00 | 0.00 | 536 |
saiga_llama3_8b, v4 | 43.64 | 65.90 | 2.31 | 1200 |
saiga_llama3_8b, v3 | 36.97 | 61.08 | 2.38 | 1162 |
saiga_llama3_8b, v2 | 33.07 | 48.19 | 2.45 | 1166 |
saiga_mistral_7b | 23.38 | 35.99 | 2.34 | 949 |
- Downloads last month
- 5
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social
visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.
Model tree for Slvcxc/saiga_llama3_8b-V5-8.0bpw-h8-exl2
Base model
IlyaGusev/saiga_llama3_8b