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1 |
+
---
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2 |
+
license: apache-2.0
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3 |
+
datasets:
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4 |
+
- bertin-project/alpaca-spanish
|
5 |
+
language:
|
6 |
+
- es
|
7 |
+
library_name: transformers
|
8 |
+
---
|
9 |
+
|
10 |
+
# 🐐 Chivito-LoRA 7B 🐐
|
11 |
+
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12 |
+
## Uso
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13 |
+
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14 |
+
Revisa el siguiente repo para más detalles: https://github.com/CristianCristanchoT/chivito
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15 |
+
|
16 |
+
```python
|
17 |
+
from peft import PeftModel
|
18 |
+
from transformers import LLaMATokenizer, LLaMAForCausalLM, GenerationConfig
|
19 |
+
|
20 |
+
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-13b-hf")
|
21 |
+
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22 |
+
def generate_prompt(data_point):
|
23 |
+
# desculpe o desastre de formatação, preciso ser rápido
|
24 |
+
if data_point["input"] != '':
|
25 |
+
return f"""A continuación hay una instrucción que describe una tarea, junto con una entrada que proporciona más contexto. Escriba una respuesta que complete adecuadamente la solicitud.
|
26 |
+
|
27 |
+
### Instrucción:
|
28 |
+
{data_point["instruction"]}
|
29 |
+
|
30 |
+
### Entrada:
|
31 |
+
{data_point["input"]}
|
32 |
+
|
33 |
+
### Respuesta:"""
|
34 |
+
else:
|
35 |
+
return f"""A continuación hay una instrucción que describe una tarea. Escriba una respuesta que complete adecuadamente la solicitud.
|
36 |
+
|
37 |
+
### Instrucción:
|
38 |
+
{data_point["instruction"]}
|
39 |
+
|
40 |
+
### Respuesta:"""
|
41 |
+
|
42 |
+
def tokenize(prompt):
|
43 |
+
result = tokenizer(
|
44 |
+
prompt,
|
45 |
+
return_tensors="pt",
|
46 |
+
)
|
47 |
+
return result
|
48 |
+
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49 |
+
def generate_and_tokenize_prompt(data_point):
|
50 |
+
full_prompt = generate_prompt(data_point)
|
51 |
+
tokenized_full_prompt = tokenize(full_prompt)
|
52 |
+
return tokenized_full_prompt
|
53 |
+
|
54 |
+
|
55 |
+
model = LLaMAForCausalLM.from_pretrained(
|
56 |
+
"decapoda-research/llama-7b-hf",
|
57 |
+
load_in_8bit=True,
|
58 |
+
device_map="auto",
|
59 |
+
)
|
60 |
+
model = PeftModel.from_pretrained(model, "CristianC/chivito_lora_alpaca_es_7b")
|
61 |
+
|
62 |
+
|
63 |
+
generation_config = GenerationConfig(
|
64 |
+
temperature=0.1,
|
65 |
+
top_p=0.75,
|
66 |
+
top_k=40,
|
67 |
+
num_beams=4
|
68 |
+
)
|
69 |
+
|
70 |
+
def evaluate(instruction):
|
71 |
+
|
72 |
+
inputs = generate_and_tokenize_prompt(instruction)
|
73 |
+
|
74 |
+
input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
|
75 |
+
|
76 |
+
generation_output = model.generate(
|
77 |
+
input_ids=input_ids,
|
78 |
+
generation_config=generation_config,
|
79 |
+
return_dict_in_generate=True,
|
80 |
+
output_scores=True,
|
81 |
+
max_new_tokens=256
|
82 |
+
)
|
83 |
+
|
84 |
+
for s in generation_output.sequences:
|
85 |
+
output = tokenizer.decode(s)
|
86 |
+
print("Respuesta: \n", output.split("### Respuesta:")[1].strip())
|
87 |
+
|
88 |
+
test_input = {
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89 |
+
'instruction': 'Escriba un programa en Python que imprima los primeros 10 números de Fibonacci.',
|
90 |
+
'input': ''
|
91 |
+
}
|
92 |
+
|
93 |
+
evaluate(test_input)
|
94 |
+
```
|
95 |
+
|
96 |
+
## Data
|
97 |
+
|
98 |
+
Se uso [alpaca-spanish dataset](https://huggingface.co/datasets/bertin-project/alpaca-spanish), el cual es una traducción de [alpaca_data.json](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json).
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99 |
+
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100 |
+
## Finetuning
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101 |
+
|
102 |
+
Para finetunear el modelo se empleao el codigo de [Alpaca Lora](https://github.com/tloen/alpaca-lora) (tambien fue usado [Cabrita](https://github.com/22-hours/cabrita)), que proporciona las herramientas necesarias para ajustar el modelo LLaMA.
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103 |
+
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104 |
+
|
105 |
+
## Ejemplos:
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106 |
+
|
107 |
+
```
|
108 |
+
Instrucción: nombre las capitales regionales de Chile
|
109 |
+
Respuesta: Las capitales regionales de Chile son Arica, Antofagasta, La Serena, Coquimbo, Valparaíso, Viña del Mar, Concepción, Temuco, Puerto Montt y Punta Arenas.
|
110 |
+
```
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111 |
+
|
112 |
+
|
113 |
+
```
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114 |
+
Instrucción: Que son los chivos?
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115 |
+
Los chivos son animales de la familia de los cérvidos. Son herbívoros que se alimentan principalmente de hierba y hojas. Los chivos son animales sociales que viven en manadas y tienen una vida promedio de 10 a 15 años.
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116 |
+
```
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117 |
+
|
118 |
+
```
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119 |
+
Instrucción: traduce la frase 'Hello! how are you?' al español
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120 |
+
Respuesta: ¡Hola! ¿Cómo estás?
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121 |
+
```
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122 |
+
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123 |
+
```
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124 |
+
Instrucción: escribe un programa de Python que imprima los primeros 24 números de Fibonacci
|
125 |
+
Respuesta: def fibonacci(n):
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126 |
+
if n == 0:
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127 |
+
return 0
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128 |
+
elif n == 1:
|
129 |
+
return 1
|
130 |
+
else:
|
131 |
+
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
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132 |
+
|
133 |
+
print(fibonacci(24))
|
134 |
+
```
|
135 |
+
|
136 |
+
## Referencias
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137 |
+
Si he visto más, es poniéndome sobre los hombros de Gigantes.
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138 |
+
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139 |
+
[LLaMA](https://ai.facebook.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/), [Stanford Alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca), [Alpaca Lora](https://github.com/tloen/alpaca-lora), [Cabrita](https://github.com/22-hours/cabrita), [Bertin](https://huggingface.co/bertin-project), [ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt) y [Hugging Face](https://huggingface.co/).
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140 |
+
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141 |
+
Ojala te sea de utilidad este proyecto y aprendas tanto como yo al hacerlo.
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142 |
+
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