Описание модели

WORK IN PROGRESS!!! Текущая версия v1.

Адаптация модели T-lite-it-1.0 на русский язык. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation).

Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью T-lite-it-1.0.

*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.

Попробовать

Модель можно попробовать в поднятом Space (внизу в параметрах выбор модели): https://huggingface.co/spaces/RefalMachine/RuadaptQwen2.5

Токенизация

Метрики и оценка качества

Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open

Результаты на Ru-Arena-General

Замеры были произведены с использованием оффициального кода лидерборда (https://github.com/VikhrModels/ru_llm_arena), но с repetition_penalty=1.1.

Результаты на Shlepa

Результаты на MERA

Результаты на llmtf_open

TODO

How to cite:

Tikhomirov M., Chernyshov D. Facilitating Large Language Model Russian Adaptation with Learned Embedding Propagation //Journal of Language and Education. – 2024. – Т. 10. – №. 4. – С. 130-145.

Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.

Предупреждение

Ответы модели не отражают мнения авторов, а лишь повторяют знания полученные из данных на всех этапах обучения (предобучение, смена токенизатора, обучение на инструкциях, калибровка качества ответов). Модель была получена из сторонней предобученной модели, контроль за предобучением которой не является ответственностью текущих авторов. При создании данной версии модели не производилось никаких дополнительных действий, направленных на изменение заложенных в LLM "мнений". Используйте с осторожностью.