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license: openrail |
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datasets: |
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- bertin-project/alpaca-spanish |
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language: |
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- es |
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pipeline_tag: text-generation |
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tags: |
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- Transformers |
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- bertin-project/alpaca-spanish |
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- gptj |
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- PyTorch |
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- alpaca |
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- llm spanish |
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<strong><span style="font-size: larger;">bertin-gpt-j-6B-alpaca-4bit-128g 馃</span></strong> |
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**descripci贸n en espa帽ol agregado 猬囷笍** |
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This is a 4-bit GPTQ version of the [bertin-project/bertin-gpt-j-6B-alpaca]( https://huggingface.co/bertin-project/bertin-gpt-j-6B-alpaca) |
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this is the result of quantizing to 4 bits using [AutoGPTQ](https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ). |
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**How to easily download and use this model in text-generation-webui** (tutorial by [TheBloke](https://huggingface.co/TheBloke)) |
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<strong><span style="font-size: larger;">TUTORIAL馃</span></strong> |
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Open [the text-generation-webui UI]( https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) as normal. |
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here is a tutorial how to install the text-generation-webui UI: [tutorial]( https://www.youtube.com/watch?v=lb_lC4XFedU&t). |
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Click the Model tab. |
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Under Download custom model or LoRA, enter RedXeol/bertin-gpt-j-6B-alpaca-4bit-128g. |
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Click Download. |
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Wait until it says it's finished downloading. |
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Click the Refresh icon next to Model in the top left. |
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In the Model drop-down: choose the model you just downloaded, bertin-gpt-j-6B-alpaca-4bit-128g. |
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If you see an error in the bottom right, ignore it - it's temporary. |
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Fill out the GPTQ parameters on the right: Bits = 4, Groupsize = 128, model_type = gptj |
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Click Save settings for this model in the top right. |
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Click Reload the Model in the top right. |
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Once it says it's loaded, click the Text Generation tab and enter a prompt! |
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**Model details** |
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Data |
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The dataset is a translation to Spanish of alpaca_data_cleaned.json (a clean version of the Alpaca dataset made at Stanford) using OpenAI's gpt-3.5-turbo model. We translated using a full-sample prompt instead of per strings, which resulted in more coherent tuples of (instruction, input, output) and costed around $60.0. |
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This dataset cannot be used to create models that compete in any way with OpenAI. |
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Finetuning |
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To fine-tune the BERTIN GPT-J-6B model we used the code available on BERTIN's fork of mesh-transformer-jax, which provides code adapt an Alpaca dataset to finetune any GPT-J-6B model. We run finetuning for 3 epochs using sequence length of 2048 on a single TPUv3-8 for 3 hours on top of BERTIN GPT-J-6B. |
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**you need an 8GB gpu to run it correctly.** |
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**Espa帽ol** 馃嚜馃嚫 |
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Esta es una versi贸n GPTQ de 4 bits del [bertin-project/bertin-gpt-j-6B-alpaca]( https://huggingface.co/bertin-project/bertin-gpt-j-6B-alpaca) |
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Este es el resultado de cuantificar a 4 bits usando [AutoGPTQ](https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ). |
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**C贸mo descargar y usar f谩cilmente este modelo en text-generation-webui** (tutorial de [TheBloke](https://huggingface.co/TheBloke)) |
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<strong><span style="font-size: larger;">TUTORIAL馃</span></strong> |
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Abra la interfaz de usuario [the text-generation-webui UI]( https://github.com/oobabooga/text-generation-webui) normal. |
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aqu铆 hay un tutorial de c贸mo instalar la interfaz de usuario text-generation-webui: [tutorial]( https://www.youtube.com/watch?v=lb_lC4XFedU&t). |
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Haga clic en la pesta帽a Modelo. |
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En Descargar modelo personalizado o LoRA, ingrese RedXeol/bertin-gpt-j-6B-alpaca-4bit-128g. |
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Haz clic en Descargar. |
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Espera hasta que diga que ha terminado de descargarse. |
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Haga clic en el icono Actualizar junto a Modelo en la parte superior izquierda. |
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En el men煤 desplegable Modelo: elija el modelo que acaba de descargar, bertin-gpt-j-6B-alpaca-4bit-128g. |
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Si ve un error en la parte inferior derecha, ign贸relo, es temporal. |
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Complete los par谩metros GPTQ a la derecha: Bits = 4, Groupsize = 128, model_type = gptj |
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Haz clic en Guardar configuraci贸n para este modelo en la parte superior derecha. |
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Haga clic en Recargar el modelo en la parte superior derecha. |
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Una vez que diga que est谩 cargado, haga clic en la pesta帽a Generaci贸n de texto e ingrese un mensaje. |
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**Detalles del modelo** |
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Datos |
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El conjunto de datos es una traducci贸n al espa帽ol de alpaca_data_cleaned.json (una versi贸n limpia del conjunto de datos de Alpaca hecho en Stanford) utilizando el modelo gpt-3.5-turbo de OpenAI. Traducimos usando un indicador de muestra completa en lugar de por cadenas, lo que result贸 en tuplas m谩s coherentes de (instruction, input, output) y cost贸 alrededor de $ 60.0. |
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Este conjunto de datos no se puede usar para crear modelos que compitan de alguna manera con OpenAI. |
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Finetuning |
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Para ajustar el modelo BERTIN GPT-J-6B, usamos el c贸digo disponible en la bifurcaci贸n de BERTIN de mesh-transformer-jax, que proporciona c贸digo para adaptar un conjunto de datos de Alpaca para ajustar cualquier modelo GPT-J-6B. Ejecutamos un ajuste fino para 3 茅pocas usando una longitud de secuencia de 2048 en un solo TPUv3-8 durante 3 horas sobre BERTIN GPT-J-6B. |
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**necesitas una gpu de 8GB para ejecutarlo correctamente.** |
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**puebas en nvidia rtx 3060 (12GB)** |
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mira el hilo donde explico las pruebas totales: |
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