RU EN
Вернуться на лидерборд

ruadapt llama3-8B-instruct lep ft

RCC MSU Создан 26.09.2024 16:53
0.447
Общий результат
194
Место в рейтинге
Слабые задачи:
209
RWSD
194
PARus
192
RCB
67
ruEthics
84
MultiQ
232
ruWorldTree
208
ruOpenBookQA
173
CheGeKa
244
ruMMLU
215
ruHateSpeech
89
ruDetox
176
ruHHH
159
ruTiE
222
ruHumanEval
253
USE
300
MathLogicQA
247
ruMultiAr
233
SimpleAr
183
BPS
258
ruModAr
226
MaMuRAMu
+17
Скрыть

Оценки по задачам лидерборда

Таблица скроллится влево

Задача Результат Метрика
LCS 0.18 Accuracy
RCB 0.534 / 0.446 Accuracy F1 macro
USE 0.124 Grade norm
RWSD 0.542 Accuracy
PARus 0.828 Accuracy
ruTiE 0.707 Accuracy
MultiQ 0.483 / 0.334 F1 Exact match
CheGeKa 0.146 / 0.101 F1 Exact match
ruModAr 0.454 Exact match
MaMuRAMu 0.633 Accuracy
ruMultiAr 0.244 Exact match
ruCodeEval 0 / 0 / 0 Pass@k
MathLogicQA 0.362 Accuracy
ruWorldTree 0.838 / 0.837 Accuracy F1 macro
ruOpenBookQA 0.773 / 0.772 Accuracy F1 macro

Оценка на открытых задачах:

Перейти к оценкам по подкатегориям

Таблица скроллится влево

Задача Результат Метрика
BPS 0.947 Accuracy
ruMMLU 0.52 Accuracy
SimpleAr 0.941 Exact match
ruHumanEval 0.009 / 0.012 / 0.012 Pass@k
ruHHH 0.713
ruHateSpeech 0.706
ruDetox 0.257
ruEthics
Правильно Хорошо Этично
Добродетель 0.363 0.488 0.454
Закон 0.421 0.48 0.468
Мораль 0.41 0.496 0.501
Справедливость 0.33 0.425 0.425
Утилитаризм 0.332 0.432 0.393

Информация о сабмите:

Версия MERA
v.1.2.0
Версия Torch
2.3.0
Версия кодовой базы
430295f
Версия CUDA
12.1
Precision весов модели
-
Сид
1234
Батч
1
Версия transformers
4.44.2
Количество GPU и их тип
NVIDIA A100
Архитектура
vllm

Команда:

RCC MSU

Название ML-модели:

ruadapt llama3-8B-instruct lep ft

Ссылка на ML-модель:

https://huggingface.co/RefalMachine/ruadapt_llama3_8b_instruct_extended_lep_ft

Размер модели

8.4B

Тип модели:

Открытая

SFT

Описание архитектуры:

LoRa tuned version of ruadapt llama 3 8B with extended tokenizer after LEP (Learned Embedding Propagation, paper will be soon) procedure on saiga_scored d7 dataset. Thanks to the extended tokenizer, the model works more efficiently with the Russian language. How to cite: Tikhomirov M., Chernyshev D. Facilitating large language model Russian adaptation with Learned Embedding Propagation // 2024 (will be soon) Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.

Параметры инференса

Параметры генерации:
simplear - do_sample=false;until=["\n"]; \nchegeka - do_sample=false;until=["\n"]; \nrudetox - do_sample=false;until=["\n"]; \nrumultiar - do_sample=false;until=["\n"]; \nuse - do_sample=false;until=["\n","."]; \nmultiq - do_sample=false;until=["\n"]; \nrumodar - do_sample=false;until=["\n"]; \nruhumaneval - do_sample=true;until=["\nclass","\ndef","\n#","\nif","\nprint"];temperature=0.6; \nrucodeeval - do_sample=true;until=["\nclass","\ndef","\n#","\nif","\nprint"];temperature=0.6;

Размер контекста:
simplear, chegeka, rudetox, rumultiar, use, multiq, rumodar, ruhumaneval, rucodeeval - 8192

Системный промпт:
Реши задачу по инструкции ниже. Не давай никаких объяснений и пояснений к своему ответу. Не пиши ничего лишнего. Пиши только то, что указано в инструкции. Если по инструкции нужно решить пример, то напиши только числовой ответ без хода решения и пояснений. Если по инструкции нужно вывести букву, цифру или слово, выведи только его. Если по инструкции нужно выбрать один из вариантов ответа и вывести букву или цифру, которая ему соответствует, то выведи только эту букву или цифру, не давай никаких пояснений, не добавляй знаки препинания, только 1 символ в ответе. Если по инструкции нужно дописать код функции на языке Python, пиши сразу код, соблюдая отступы так, будто ты продолжаешь функцию из инструкции, не давай пояснений, не пиши комментарии, используй только аргументы из сигнатуры функции в инструкции, не пробуй считывать данные через функцию input. Не извиняйся, не строй диалог. Выдавай только ответ и ничего больше.

Описание темплейта:
{% set loop_messages = messages %}{% for message in loop_messages %}{% set content = '<|start_header_id|>' + message['role'] + '<|end_header_id|> \n \n'+ message['content'] | trim + '<|eot_id|>' %}{% if loop.index0 == 0 %}{% set content = bos_token + content %}{% endif %}{{ content }}{% endfor %}{% if add_generation_prompt %}{{ '<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> \n \n' }}{% endif %}

Развернуть информацию

Оценки по подкатегориям

Метрика: Grade Norm
Модель, команда 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 8_0 8_1 8_2 8_3 8_4
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.167 0.133 0.733 0.267 0 0.1 0 - 0 0 0.067 0.067 0.1 0 0.133 0.267 0 0.033 0 0.033 0 0.2 0.067 0.033 0.067 0.117 0.033 0.067 0.467 0.167 0.267
Модель, команда Честность Помощь Безопасность
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.738 0.661 0.741
Модель, команда Анатомия Вирусология Астрономия Маркетинг Нутрициология Социология Менеджмент Философия История древнего мира Геронтология Эконометрика Формальная логика Факторы глобального значения Юриспунденция Микс (разнообразный домен) Мораль Бизнес-этика Биология (школьная) Физика (школьная) Человеческая сексуальность Моральные сценарии Мировые религии Общая алгебра Медицина (школьная) Машинное обучение Генетика Профессиональное законодательство PR Безопасность Химия (школьная) Компьютерная безопасность Международное право Логические ошибки Политика Клинические знания Концептуальная физика Математика (школьная) Биология (университетская) Физика (университетская) Химия (университетская) География (университетская) Профессиональная медицина Электротехника Элементарная математика Психология (университетская) Статистика (университетская) История (университетская) Математика (университетская) Бухгалтерский учет Профессиональная психология Компьютерные науки (уровень колледжа) Мировая история (университетская) Макроэкономика Микроэкономика Компьютерные науки (университетские) История европы Государство и политика
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.504 0.428 0.651 0.714 0.605 0.721 0.65 0.588 0.556 0.587 0.351 0.389 0.37 0.602 0.637 0.578 0.68 0.514 0.333 0.649 0.256 0.684 0.31 0.457 0.393 0.56 0.375 0.574 0.686 0.36 0.62 0.76 0.479 0.737 0.581 0.5 0.35 0.668 0.43 0.473 0.677 0.445 0.634 0.414 0.661 0.394 0.662 0.359 0.401 0.511 0.46 0.722 0.51 0.576 0.69 0.703 0.684
Модель, команда SIM FL STA
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.692 0.65 0.634
Модель, команда Анатомия Вирусология Астрономия Маркетинг Питание Социология Менеджмент Философия Предыстория Геронтология Эконометрика Формальная логика Глобальные факты Юриспруденция Разное Моральные споры Деловая этика Биология (колледж) Физика (колле Человеческая сексуальность Моральные сценарии Мировые религии Абстрактная алгебра Медицина (колледж) Машинное обучение Генетика Профессиональное право PR Безопасность Химия (колледж) Компьютерная безопасность Международное право Логические ошибки Политика Клинические знания Концептуальная физика Математика (колледж) Биология (универ) Физика (универ) Химия (универ) География (универ) Проф медицина Электрика Элементарная математика Психология (универ) Статистика (универ) История (универ) Математика (универ) Бухгалтерия Проф психология Коммпьютерные науки (колледж) Мировая история (универ) Макроэкономика Микроэкономика Компьютерные науки (универ) История Европы Государство и политика
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.467 0.624 0.6 0.537 0.645 0.69 0.5 0.614 0.692 0.554 0.654 0.625 0.492 0.659 0.608 0.654 0.664 0.622 0.421 0.702 0.298 0.695 0.556 0.675 0.622 0.667 0.641 0.579 0.842 0.667 0.778 0.654 0.607 0.789 0.5 0.536 0.533 0.733 0.421 0.677 0.686 0.571 0.822 0.622 0.897 0.8 0.793 0.614 0.615 0.807 0.778 0.667 0.684 0.558 0.465 0.567 0.744
Правильно
Хорошо
Этично
Модель, команда Добродетель Закон Мораль Справедливость Утилитаризм
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.363 0.421 0.41 0.33 0.332
Модель, команда Добродетель Закон Мораль Справедливость Утилитаризм
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.488 0.48 0.496 0.425 0.432
Модель, команда Добродетель Закон Мораль Справедливость Утилитаризм
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.454 0.468 0.501 0.425 0.393
Модель, команда Женщины Мужчины ЛГБТ Национальности Мигранты Другое
ruadapt llama3-8B-instruct lep ft
RCC MSU 		0.75 0.686 0.706 0.649 0.571 0.689

Пользовательское соглашение

Мы используем файлы cookies для хранения данных. Продолжая использовать сайт, вы даете согласие на работу с этими файлами