Weni/WeniGPT-Agents-Zephyr-1.0.10-KTO

This model is a fine-tuned version of [HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta] on the dataset Weni/wenigpt-agent-1.2.0 with the KTO trainer. It is part of the WeniGPT project for Weni. Description: Hyperparameter search, altering desired and undesired weights for KTO task.

It achieves the following results on the evaluation set: {'eval_loss': 0.35499998927116394, 'eval_runtime': 139.1451, 'eval_samples_per_second': 2.156, 'eval_steps_per_second': 0.539, 'eval_rewards/chosen': -112.88818359375, 'eval_logps/chosen': -1404.312255859375, 'eval_rewards/rejected': -112.56780242919922, 'eval_logps/rejected': -1386.0108642578125, 'eval_kl': 0.0, 'eval_rewards/margins': 0.1723746657371521, 'epoch': 0.99}

Intended uses & limitations

This model has not been trained to avoid specific intructions.

Training procedure

Finetuning was done on the model HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta with the following prompt:

---------------------
System_prompt:
Agora você se chama {name}, você é {occupation} e seu objetivo é {chatbot_goal}. O adjetivo que mais define a sua personalidade é {adjective} e você se comporta da seguinte forma:
{instructions_formatted}

Na sua memória você tem esse contexto:
{context}

Lista de requisitos:
 - Responda de forma natural, mas nunca fale sobre um assunto fora do contexto.
 - Nunca traga informações do seu próprio conhecimento.
 - Repito é crucial que você responda usando apenas informações do contexto.
 - Nunca mencione o contexto fornecido.
 - Nunca mencione a pergunta fornecida.
 - Gere a resposta mais útil possível para a pergunta usando informações do conexto acima.
 - Nunca elabore sobre o porque e como você fez a tarefa, apenas responda.


---------------------
Question:
{question}


---------------------
Response:
{answer}


---------------------

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 0.0002
per_device_train_batch_size: 4
per_device_eval_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 4
num_gpus: 1
total_train_batch_size: 16
optimizer: AdamW
lr_scheduler_type: cosine
num_steps: 145
quantization_type: bitsandbytes
LoRA: ("\n - bits: 4\n - use_exllama: True\n - device_map: auto\n - use_cache: False\n - lora_r: 16\n - lora_alpha: 32\n - lora_dropout: 0.05\n - bias: none\n - target_modules: ['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'o_proj']\n - task_type: CAUSAL_LM",)

Training results

Framework versions

transformers==4.39.1
datasets==2.18.0
peft==0.10.0
safetensors==0.4.2
evaluate==0.4.1
bitsandbytes==0.43
huggingface_hub==0.20.3
seqeval==1.2.2
optimum==1.17.1
auto-gptq==0.7.1
gpustat==1.1.1
deepspeed==0.14.0
wandb==0.16.3
trl==0.8.1
git+https://github.com/kawine/trl.git#egg=trl
accelerate==0.28.0
coloredlogs==15.0.1
traitlets==5.14.1
autoawq@https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ/releases/download/v0.2.0/autoawq-0.2.0+cu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

Hardware

Cloud provided: runpod.io

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