French-Alpaca🦙
Collection
French-Alpaca models Family
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Updated
French-Alpaca based on microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
4k is the context length (in tokens)
fine-tuned from the original French-Alpaca-dataset entirely generated with OpenAI GPT-3.5-turbo.
French-Alpaca is a general model and can itself be finetuned to be specialized for specific use cases.
The fine-tuning method is inspired from https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html
Quantized GGUF version : coming soon
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
torch.random.manual_seed(0)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct",
device_map="cuda",
torch_dtype="auto",
trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jpacifico/French-Alpaca-Phi-3-mini-4k-instruct-v1.0")
messages = [
{"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant numérique serviable. Veuillez fournir des informations sûres, éthiques et précises à l'utilisateur."},
{"role": "user", "content": "Pouvez-vous fournir des façons de manger des combinaisons de bananes et de fruits du dragon ?"},
{"role": "assistant", "content": "Bien sûr ! Voici quelques façons de manger des bananes et des fruits du dragon ensemble : 1. Smoothie à la banane et au fruit du dragon : mixez des bananes et des fruits du dragon avec un peu de lait et de miel. 2. Salade de banane et de fruit du dragon : mélangez des bananes tranchées et des fruits du dragon avec un peu de jus de citron et de miel."},
{"role": "user", "content": "Et pour résoudre une équation 2x + 3 = 7 ?"},
]
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
)
generation_args = {
"max_new_tokens": 500,
"return_full_text": False,
"temperature": 0.0,
"do_sample": False,
}
output = pipe(messages, **generation_args)
print(output[0]['generated_text'])
The French-Alpaca model is a quick demonstration that a 3B base model can be easily fine-tuned to specialize in a particular language. It does not have any moderation mechanisms.