ai-forever / mera Goto Github PK

Как добавить форматирование промпта для модели?

Некоторые модели тренируются с определенным шаблоном промпта. Например возьмем модель Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca.

Данная модель ожидает промпт следующего формата:

<|im_start|>system
You are MistralOrca, a large language model trained by Alignment Lab AI. Write out your reasoning step-by-step to be sure you get the right answers!
<|im_end|>
<|im_start|>user
How are you?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
I am doing well!<|im_end|>
<|im_start|>user
Please tell me about how mistral winds have attracted super-orcas.<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Если подать в модель промпт другого формата, ответ будет существенно отличаться. Ниже приведен сниппет кода для воспроизведения.

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

device = "cuda"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map={"": 0},
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca")

generation_config = GenerationConfig(
    max_length=256,
    temperature=1.1,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.0,
    # do_sample=True,
    use_cache=True,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)


generation_config = GenerationConfig(
    max_length=256,
    temperature=1.1,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.0,
    # do_sample=True,
    use_cache=True,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)


def generate_original_orca(instruction):
    chat = [
        {"role": "user", "content": instruction},
    ]
    chat = tokenizer.apply_chat_template(
        chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )
    print(chat)

    inputs = tokenizer(chat, return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(**inputs, generation_config=generation_config)[0]
    outputs = outputs[len(inputs["input_ids"][0]) :]
    text = tokenizer.decode(outputs)
    text = text.replace("<|im_end|>", "").strip()
    return text


def generate_original_orca_no_template(instruction):
    inputs = tokenizer(instruction, return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(**inputs, generation_config=generation_config)[0]
    outputs = outputs[len(inputs["input_ids"]) :]
    text = tokenizer.decode(outputs)
    text = text.strip()
    return text


print("CHAT TEMPLATE")
print(generate_original_orca("Почему трава зеленая?"))
print("NO TEMPLATE")
print(generate_original_orca_no_template("Почему трава зеленая?"))

CHAT TEMPLATE
<|im_start|>user
Почему трава зеленая?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Зеленой окраской у растений обуславливается наличие хлорофилла, который является основным пигментом, отвечающим за процесс фотосинтеза. Фотосинтез - это процесс, благодаря которому растения превращают свет, углекислый газ и воду в углеводы и кислород. Хлорофилл поглощает свет, в основном в зелёном диапазоне, и превращает его в энергию, необходимую для синтеза углеводов. Таким образом, зеленая окраска растений обусловлена наличием хлорофилла и процессом фотосинтеза, который обеспечивает их рост и развитие.
NO TEMPLATE
Почему трава зеленая?

The question "Почему трава зеленая?" translates to "Why is the grass green?" in English. This question is often asked by children who are curious about the colors they see in nature.

The color green is associated with grass, leaves, and other plants because of the presence of chlorophyll, a pigment that is responsible for the process of photosynthesis. Photosynthesis is the process by which plants, algae, and some bacteria convert light energy into chemical energy in the form of glucose. This process is essential for the growth and survival of plants, as it allows them to produce their own food using sunlight, water, and carbon dioxide.

Chlorophyll is a green pigment because it absorbs light most efficiently in the blue and red parts of the spectrum, while reflecting green light. This is why plants appear green to our eyes. The other colors we see in plants, such as red, orange, and yellow, are due to the presence of other pigments called carotenoids and anthocyanins. These pigments are responsible for the vibrant colors we see in

Добрый день.
Хотим поскорить закрытые модели - шаблон для Anthropic не работает(нет метода loglikelihood и токенизатора).
В самом фреймворке, который вы используете, есть метод генерации для закрытых моделей generate_until (no logprobs). Это как-то надо прикручивать к текущему коду оценки MERA?

Добрый день.

При сабмите решения на сайт mera.a-ai.ru возникает "Ошибка" в подсчете метрики. Можно ли как-то посмотреть логи и узнать причину ошибки при отправке сабмита? Полагаю, что может быть битым или некорректно сформирован один json (на моей стороне) одного из бенчмарков во всем zip архиве. Есть ли возможность посмотреть на чем падает ошибка?

1. Планируется ли доработка сайта по добавлению функционала просмотра логов?
2. Есть ли в планах возможность скорить модели на отдельных бенчмарках, например, путем передачи одного json под конкретную задачу?

Спасибо.

Loading checkpoint shards: 0%| | 0/19 [00:00<?, ?it/s]
Loading checkpoint shards: 5%|▌ | 1/19 [00:01<00:24, 1.37s/it]
Loading checkpoint shards: 11%|█ | 2/19 [00:03<00:30, 1.80s/it]
Loading checkpoint shards: 16%|█▌ | 3/19 [00:06<00:37, 2.35s/it]
Loading checkpoint shards: 21%|██ | 4/19 [00:11<00:51, 3.41s/it]
Loading checkpoint shards: 26%|██▋ | 5/19 [00:17<00:58, 4.19s/it]
Loading checkpoint shards: 32%|███▏ | 6/19 [00:21<00:57, 4.38s/it]
Loading checkpoint shards: 37%|███▋ | 7/19 [00:27<00:58, 4.87s/it]
Loading checkpoint shards: 42%|████▏ | 8/19 [00:34<01:00, 5.51s/it]
Loading checkpoint shards: 47%|████▋ | 9/19 [00:38<00:51, 5.12s/it]
Loading checkpoint shards: 53%|█████▎ | 10/19 [00:44<00:47, 5.29s/it]
Loading checkpoint shards: 58%|█████▊ | 11/19 [00:51<00:47, 5.89s/it]
Loading checkpoint shards: 63%|██████▎ | 12/19 [00:54<00:34, 4.95s/it]slurmstepd: error: *** JOB 2971874 ON sc34 CANCELLED AT 2024-05-12T23:49:39 ***
slurmstepd: error: Detected 1 oom_kill event in StepId=2971874.batch. Some of the step tasks have been OOM Killed.

ситуация одинакова для 1,2,3 карт A100. Модель https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

Прогоняем бенчмарк MERA на различных моделях и во всех в файлах <task_name>_result.json поля

"metric": 0.0,
"metric_stderr": 0.0

Является ли сабмит бенчмарк с данными метриками валидным? Метрики рассчитываются после сабмита?

Так же в некоторых заданиях (например chegeka) логиты равняются нулю, это особенность задач?

Модели (вся серия мистралей и их производные) у которых не определён pad токен падают на бенчмарках: rudetox, use, rumodar, multiq, rumultiar, simplear, chegeka с ошибкой:

ValueError: Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token. Please select a token to use as pad_token (tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token e.g.) or add a new pad token via tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'}).

Запускал так:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --model hf-causal-experimental --model_args pretrained=mistralai/Mistral-7B-v0.1,dtype=auto,max_length=11500 \
--device cuda --output_base_path="$PWD/mera_results/Mistral-7B-v0.1_defaults" --batch_size=1 \
--inference --write_out --no_cache --tasks rudetox \
--output_path="$PWD/mera_results/Mistral-7B-v0.1_defaults/rudetox_result.json"

Trace

Traceback (most recent call last):
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/main.py", line 141, in <module>
    main()
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/main.py", line 98, in main
    results = evaluator.simple_evaluate(
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/utils.py", line 238, in _wrapper
    return fn(*args, **kwargs)
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/evaluator.py", line 145, in simple_evaluate
    rudetox_results = evaluate(
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/utils.py", line 238, in _wrapper
    return fn(*args, **kwargs)
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/evaluator.py", line 1033, in evaluate
    resps = getattr(lm, reqtype)([req.args for req in reqs])
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/models/huggingface.py", line 504, in greedy_until
    token_context = self.tok_encode_batch(context)
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/models/huggingface.py", line 431, in tok_encode_batch
    return self.tokenizer(
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/venv/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 2803, in __call__
    encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs)
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/venv/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 2889, in _call_one
    return self.batch_encode_plus(
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/venv/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 3071, in batch_encode_plus
    padding_strategy, truncation_strategy, max_length, kwargs = self._get_padding_truncation_strategies(
  File ".../MERA/lm-evaluation-harness/venv/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 2708, in _get_padding_truncation_strategies
    raise ValueError(
ValueError: Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token. Please select a token to use as `pad_token` `(tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token e.g.)` or add a new pad token via `tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})`.

Раз бенчмарк добавлен в лидерборду, значит как-то уже исправляли?

Доброго времени суток.

Существуют ли примеры запуска скоринга с квантизованными моделями GGUF формата?
Где запускать скоринг моделей, которые не являются transformers.PreTrainedModel или не лежат на hugging face? Например кастомная модель, сохранённая на диске.

Спасибо.

Добрый день!

Хотелось бы посчитать метрику на бенчмарке для модели доступной только по API (например chatGPT, BARD и тп.). Как в даном случае проскорить модель, если по API модель не возвращает logprobs?

На сколько я понимаю мы должны уметь для скоринга формировать словарь вида:

prompt_0:"Задание содержит вопрос по теме Математика и 4 варианта ответа A, B, C, D, из которых только один правильный. Выберите букву правильного ответа: Чему равен корень из 144? A 14 B 12 C 4 D 44 Ответ: A"
prompt_1:"Задание содержит вопрос по теме Математика и 4 варианта ответа A, B, C, D, из которых только один правильный. Выберите букву правильного ответа: Чему равен корень из 144? A 14 B 12 C 4 D 44 Ответ: B"
prompt_2:"Задание содержит вопрос по теме Математика и 4 варианта ответа A, B, C, D, из которых только один правильный. Выберите букву правильного ответа: Чему равен корень из 144? A 14 B 12 C 4 D 44 Ответ: C"
prompt_3:"Задание содержит вопрос по теме Математика и 4 варианта ответа A, B, C, D, из которых только один правильный. Выберите букву правильного ответа: Чему равен корень из 144? A 14 B 12 C 4 D 44 Ответ: D"
logit_0:-0.9664535356921388
logit_1:-0.4407325991753527
logit_2:-0.007491470058587191
logit_3:-0.9109759624491242

Есть ли возможность скорить модели использую только сгенерированный текст, а не логиты модели?

Hi!

Your benchmarks are functioning well with version 0.3.0 of lm-evaluation-harness. Are there any plans to update and support version 0.4.0?

При входе или попытке регистрации получаю "419 Страница устарела"

in this tree: https://github.com/ai-forever/MERA/tree/update/new_harness_codebase

Добрый день!

Не расcчитывается метрика для задачи rummlu.

mmv@mmv:~/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness$ python3 ./main.py --model hf-causal-experimental --model_args pretrained=mistralai/Mistral-7B-v0.1,dtype=auto,use_accelerate=True,max_memory_per_gpu=20GB,max_length=4096 --output_base_path="$PWD/mera_results/Mistral-7B-v0.1_defaults" --batch_size=4 --write_out --tasks rummlu --num_fewshot=5 --output_path="$PWD/mera_results/Mistral-7B-v0.1_defaults/rummlu_result.json" --device cuda --limit 50

Selected Tasks: ['rummlu']

параметр --inference:

без параметра --inference:
Traceback (most recent call last):
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/./main.py", line 126, in
main()
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/./main.py", line 84, in main
results = evaluator.simple_evaluate(
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/utils.py", line 238, in _wrapper
return fn(*args, **kwargs)
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/evaluator.py", line 197, in simple_evaluate
results = evaluate(
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/utils.py", line 238, in _wrapper
return fn(*args, **kwargs)
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/evaluator.py", line 980, in evaluate
results[task_name][metric + "_stderr"] = stderr(items)
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/metrics.py", line 25, in mean_stderr
return sample_stddev(arr) / math.sqrt(len(arr))
File "/home/mmv/dev/mera/MERA/lm-evaluation-harness/lm_eval/metrics.py", line 21, in sample_stddev
return math.sqrt(sum([(x - mu) ** 2 for x in arr]) / (len(arr) - 1))
ZeroDivisionError: float division by zero

• Поддерживается в оригинальной lm-evaluation-harness.
• Позволяет тестировать неограниченный пул моделей через инструменты вроде vllm/llama.cpp-server/text-generation-webui/etc.
• Настройка формата подсказки на стороне сервера.
• Можно разделить машину для инференса и тестирования.
• Можно тестировать проприетарные модели с openai-like api (например, mistral-medium).

запускал MERA на разных моделях, с lm-eval-0.4.2, с также с lm-eval-0.4.2 + не закоммиченный патч на apply_chat_template.
Интересные наблюдения, с apply_chat_template тесты USE, RWSD, CheGeKa выдают как правило результаты лучше, особенно CheGeKa - в 3-4 раза больше. Большая часть несколько снижается - 10-20%, а ruModAr, SimpleAr, ruMultiAr ухудшаются катастрофически - в 3 - 20 раз. Видимо "чат" шаблон не для всех тестов применим?