Finnish-NLP/llama-7b-finnish-instruct-v0.1

Llama-7b-instruct-v0.1 for Finnish

• This is an early v0.1 version release of our Instruct finetuned model from https://huggingface.co./Finnish-NLP/llama-7b-finnish
• Model was trained for 2 epochs using 11014 samples and for this release we chose checkpoint at 2500/4048 steps.
• Future DPO/SFT+DPO variants are in the pipeline.

For finetuning we used mix of the following datasets:

• LIMA from https://github.com/TurkuNLP/finnish-instructions
• Dolly from https://github.com/TurkuNLP/finnish-instructions
• OASST from https://github.com/TurkuNLP/finnish-instructions
• Heavily filtered version of Ultrachat https://huggingface.co./datasets/HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized/viewer/default/train_sft + deepl translations by writing samples to file and uploading to deepl.com to filetranslation and then parsinig the translated files back to samples

How to use

Here is an example of using this model with Unsloth with some generation arguments you can modify:

import torch
from unsloth import FastLlamaModel

max_seq_length = 2048
dtype = None # None for auto detection. Float16 for Tesla T4, V100, Bfloat16 for Ampere+
load_in_4bit = True # Use 4bit quantization to reduce memory usage. Can be False.


use_unsloth = True
# use_transformers = True

# LOADING MODEL USIINIG TRANSFORMERS assumes at least 16GB of memory. Tested with this configuration
# If you have less memory use load_in_4bit or load_in_8_bit as needed
if use_transformers:
  major_version, minor_version = torch.cuda.get_device_capability()
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Finnish-NLP/llama-7b-finnish-instruct-v0.1", device_map='cuda:0', torch_dtype = torch.bfloat16 if major_version >=8 else torch.float16)
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Finnish-NLP/llama-7b-finnish-instruct-v0.1")

# USING UNSLOTH, tested with load_in_4bit
if use_unsloth:
  model, tokenizer = FastLlamaModel.from_pretrained(
      model_name = "Finnish-NLP/llama-7b-finnish-instruct-v0.1"
      max_seq_length = max_seq_length,
      dtype = dtype,
      load_in_4bit = load_in_4bit
  )

alpaca_prompt = """<|alku|> Olet tekoälyavustaja. Seuraavaksi saat kysymyksen tai tehtävän. Kirjoita vastaus parhaasi mukaan siten että se täyttää kysymyksen tai tehtävän vaatimukset.
<|ihminen|> Kysymys/Tehtävä:
{}
<|avustaja|> Vastauksesi:
"""

sample_questions = ["Ketkä ovat Aku Ankan luona asuvat kolme ankanpoikaa?",\
"Mikä on Suomen korkein tunturi?",\
"Suomi soti Neuvostoliittoa vastaan talvisodan 1939-1940. Kuinka monta päivää sota kesti?",\
"Luettele viisi yleistä Suomessa yleisesti käytettyä pojan nimeä. Nimet:",\
"Luettele lyhyt, maksimissaan 50 sanan mittainen runo Suomesta. Runo:",\
]

from transformers import GenerationConfig

generation_config = GenerationConfig(
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|loppu|>"),
)


for sample_question in sample_questions:

  model.eval()
  
  inputs = tokenizer(
[
    alpaca_prompt.format(
        sample_question, # instruction
    )
]*1, return_tensors = "pt").to("cuda")
  
  with torch.no_grad():
      generated_ids = model.generate(
      input_ids=inputs["input_ids"], 
      attention_mask=inputs["attention_mask"], 
      generation_config=generation_config, **{
        "temperature": 0.1,
        "penalty_alpha": 0.6,
        "top_k": 3,
        "do_sample": True,
        "repetition_penalty": 1.28,
        "min_length": 10,
        "max_new_tokens": 200
      })
  
  generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)[0]
  print(len(generated_ids[0]))
  print("KYSYMYS:")
  print(generated_text.split('<|avustaja|>')[0])
  print("VASTAUS:")
  print(generated_text.split('<|avustaja|> Vastauksesi:')[1])
  print('##################################')

'''
-->
79
KYSYMYS:
<|alku|> Olet tekoälyavustaja. Seuraavaksi saat kysymyksen tai tehtävän. Kirjoita vastaus parhaasi mukaan siten että se täyttää kysymyksen tai tehtävän vaatimukset.<|ihminen|> Kysymys/Tehtävä: Aku Ankan luona asuu kolme ankanpoikaa. He ovat nimeltään: 
VASTAUS:
 Ankkalinnan asukkaat ovat Aku Ankka, hänen vaimonsa Iines ja heidän lapsensa Tupu, Hupu ja Lupu 
##################################
65
KYSYMYS:
<|alku|> Olet tekoälyavustaja. Seuraavaksi saat kysymyksen tai tehtävän. Kirjoita vastaus parhaasi mukaan siten että se täyttää kysymyksen tai tehtävän vaatimukset.<|ihminen|> Kysymys/Tehtävä: Mikä on Suomen korkein tunturi?
VASTAUS:
 Suomen korkeimmat tunturit ovat Halti (1 324 metriä) ja Saana (1 029 metriä). 
##################################
80
KYSYMYS:
<|alku|> Olet tekoälyavustaja. Seuraavaksi saat kysymyksen tai tehtävän. Kirjoita vastaus parhaasi mukaan siten että se täyttää kysymyksen tai tehtävän vaatimukset.<|ihminen|> Kysymys/Tehtävä: Suomi soti Neuvostoliittoa vastaan talvisodan 1939-1940. Kuinka monta päivää sota kesti?
VASTAUS:
 Talvisodan aikana Neuvostoliitto hyökkäsi Suomeen 30. marraskuuta ja 13. maaliskuuta välisenä aikana. Tämä oli lyhyt sota, joka kesti 105 päivää. 
##################################
87
KYSYMYS:
<|alku|> Olet tekoälyavustaja. Seuraavaksi saat kysymyksen tai tehtävän. Kirjoita vastaus parhaasi mukaan siten että se täyttää kysymyksen tai tehtävän vaatimukset.<|ihminen|> Kysymys/Tehtävä: Luettele viisi yleistä Suomessa yleisesti käytettyä pojan nimeä. Nimet:
VASTAUS:
 Suomessa on monia yleisiä poikien nimiä, mutta tässä on muutamia suosittuja: 1. Eemeli 2 Onni 3 Eino 4 Väinö 5 Artturi 
##################################
63
KYSYMYS:
<|alku|> Olet tekoälyavustaja. Seuraavaksi saat kysymyksen tai tehtävän. Kirjoita vastaus parhaasi mukaan siten että se täyttää kysymyksen tai tehtävän vaatimukset.<|ihminen|> Kysymys/Tehtävä: Luettele lyhyt, maksimissaan 50 sanan mittainen runo Suomesta. Runo:
VASTAUS:
 Suomen talvi on kylmä, kesä on lyhyt, mutta luonto on kaunis.
'''

Limitations and bias

The training data used for this model contains a lot of content from the internet, which is far from neutral. Therefore, the model can have biased predictions. This bias will also affect all fine-tuned versions of this model. To reduce toxic content, the pretrained version of thiis model was trained with dataset filtered with a toxicity classifier but it cannot truly eliminate all toxic text.

Finetuning

Training was conducted on RTX 4080 using Unsloth framework https://github.com/unslothai/unsloth
Training script is available in this repo.

Evaluation results

This model was evaluated using FIN-bench by TurkuNLP with zero-shot setting, but
the evaluation script had some problems running succesfully, so the results reported below should perhaps be viewed with some caution.

llama-7b-finnish-instruct-v0.1:

Task	Version	Metric	Value		Stderr
bigbench_analogies	0	multiple_choice_grade	0.5000	±	0.0440
bigbench_arithmetic_1_digit_addition	0	multiple_choice_grade	0.4800	±	0.0502
bigbench_arithmetic_1_digit_division	0	multiple_choice_grade	0.5652	±	0.1057
bigbench_arithmetic_1_digit_multiplication	0	multiple_choice_grade	0.5000	±	0.0503
bigbench_arithmetic_1_digit_subtraction	0	multiple_choice_grade	0.6700	±	0.0473
bigbench_arithmetic_2_digit_addition	0	multiple_choice_grade	0.4000	±	0.0492
bigbench_arithmetic_2_digit_division	0	multiple_choice_grade	0.5400	±	0.0501
bigbench_arithmetic_2_digit_multiplication	0	multiple_choice_grade	0.2700	±	0.0446
bigbench_arithmetic_2_digit_subtraction	0	multiple_choice_grade	0.4800	±	0.0502
bigbench_arithmetic_3_digit_addition	0	multiple_choice_grade	0.4100	±	0.0494
bigbench_arithmetic_3_digit_division	0	multiple_choice_grade	0.2800	±	0.0451
bigbench_arithmetic_3_digit_multiplication	0	multiple_choice_grade	0.2600	±	0.0441
bigbench_arithmetic_3_digit_subtraction	0	multiple_choice_grade	0.5300	±	0.0502
bigbench_arithmetic_4_digit_addition	0	multiple_choice_grade	0.3400	±	0.0476
bigbench_arithmetic_4_digit_division	0	multiple_choice_grade	0.3300	±	0.0473
bigbench_arithmetic_4_digit_multiplication	0	multiple_choice_grade	0.2100	±	0.0409
bigbench_arithmetic_4_digit_subtraction	0	multiple_choice_grade	0.6000	±	0.0492
bigbench_arithmetic_5_digit_addition	0	multiple_choice_grade	0.5600	±	0.0499
bigbench_arithmetic_5_digit_division	0	multiple_choice_grade	0.2300	±	0.0423
bigbench_arithmetic_5_digit_multiplication	0	multiple_choice_grade	0.2500	±	0.0435
bigbench_arithmetic_5_digit_subtraction	0	multiple_choice_grade	0.5600	±	0.0499
bigbench_cause_and_effect_one_sentence	0	multiple_choice_grade	0.4902	±	0.0707
bigbench_cause_and_effect_one_sentence_no_prompt	0	multiple_choice_grade	0.9020	±	0.0421
bigbench_cause_and_effect_two_sentences	0	multiple_choice_grade	0.3922	±	0.0690
bigbench_emotions	0	multiple_choice_grade	0.2313	±	0.0334
bigbench_empirical_judgments	0	multiple_choice_grade	0.3535	±	0.0483
bigbench_general_knowledge	0	multiple_choice_grade	0.3857	±	0.0586
bigbench_hhh_alignment_harmless	0	multiple_choice_grade	0.3966	±	0.0648
bigbench_hhh_alignment_helpful	0	multiple_choice_grade	0.3220	±	0.0614
bigbench_hhh_alignment_honest	0	multiple_choice_grade	0.3898	±	0.0640
bigbench_hhh_alignment_other	0	multiple_choice_grade	0.5814	±	0.0761
bigbench_intent_recognition	0	multiple_choice_grade	0.2211	±	0.0158
bigbench_misconceptions	0	multiple_choice_grade	0.5149	±	0.0433
bigbench_paraphrase	0	multiple_choice_grade	0.5400	±	0.0353
bigbench_sentence_ambiguity	0	multiple_choice_grade	0.4500	±	0.0648
bigbench_similarities_abstraction	0	multiple_choice_grade	0.5789	±	0.0570

Team Members

• Aapo Tanskanen, Hugging Face profile, LinkedIn profile
• Rasmus Toivanen, Hugging Face profile, LinkedIn profile

Feel free to contact us for more details 🤗