ping98k's picture
Update README.md
1160acf verified
---
license: apache-2.0
base_model: scb10x/typhoon-7b
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: out
results: []
datasets:
- ping98k/dolly-rag-instruct-th
language:
- th
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl)
<details><summary>See axolotl config</summary>
axolotl version: `0.3.0`
```yaml
base_model: scb10x/typhoon-7b
model_type: MistralForCausalLM
tokenizer_type: LlamaTokenizer
is_mistral_derived_model: true
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
datasets:
- path: finetune-data.jsonl
type: alpaca
dataset_prepared_path: last_run_prepared
val_set_size: 0.05
output_dir: ./out
sequence_len: 8192
sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true
eval_sample_packing: false
wandb_project: typhoon-7b
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name:
wandb_log_model:
gradient_accumulation_steps: 8
micro_batch_size: 1
num_epochs: 4
optimizer: adamw_bnb_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 0.000005
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: true
fp16: false
tf32: false
gradient_checkpointing: true
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_ratio: 0.05
evals_per_epoch: 5
eval_table_size:
eval_table_max_new_tokens: 128
saves_per_epoch: 5
save_total_limit: 10
debug:
deepspeed:
weight_decay: 0.0
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
bos_token: "<s>"
eos_token: "</s>"
unk_token: "<unk>"
```
</details><br>
# typhoon-7b-rag-instruct-th
This model is a fine-tuned version of [scb10x/typhoon-7b](https://huggingface.co/scb10x/typhoon-7b) on the ping98k/dolly-rag-instruct-th dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.7682
## Model description
### prompt
```
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction:
ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิห่างจากกรุงเทพเท่าไหร่
### Input:
=======START OF DOCUMENT=======
ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ (IATA: BKK, ICAO: VTBS) เป็นสนามบินที่ตั้งอยู่ที่ถนนเทพรัตนและทางพิเศษบูรพาวิถี ในเขตตำบลหนองปรือและตำบลราชาเทวะ อำเภอบางพลี จังหวัดสมุทรปราการ ห่างจากใจกลางกรุงเทพมหานครประมาณ 25 กิโลเมตร เปิดให้บริการเชิงพาณิชย์เต็มรูปแบบอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 28 กันยายน พ.ศ. 2549[3] ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ เป็นท่าอากาศยานที่ใหญ่ที่สุดในประเทศไทย เป็นท่าอากาศยานที่ให้บริการเที่ยวบินระหว่างประเทศ (International Airport)[4] และ เป็นท่าอากาศยานที่มีสายการบินจำนวนมากที่สุดในประเทศไทย รัฐบาลได้กำหนดให้ท่าอากาศยานนานาชาติสุวรรณภูมิเป็นท่าอากาศยานหลักของประเทศไทยแทนท่าอากาศยานดอนเมือง และตั้งเป้าให้เป็นศูนย์กลางการบินในทวีปเอเชีย อีกทั้งการเน้นพัฒนาคุณภาพการให้บริการของท่าอากาศยานให้ได้รับการจัดอันดับ 1 ใน 10 ท่าอากาศยานที่มีคุณภาพการบริการดีที่สุดในโลกในปี พ.ศ. 2553[5]ปัจจุบันคุณ กิตติพงศ์ กิตติขจร เป็นผู้อำนวยการท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ
=======NEXT DOCUMENT=======
ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิให้บริการสายการบินที่ทำการบินแบบประจำในช่วง 27 ตุลาคม พ.ศ. 2562 ถึง 31 ธันวาคม พ.ศ. 2562 สูงสุด 104 สายการบิน ขนส่งอากาศยาน 11 สายการบิน และสายการบินเช่าเหมาลำ 1 สายการบิน สายการบินเช่าเหมาลำภายในประเทศทำการบินไปสนามบินเกาะไม้ซี้ 1 สายการบิน รวม 117 สายการบิน ซึ่งถือว่าบริการตามจำนวนสายการบินมากที่สุดแห่งหนึ่งของโลก (สามารถรองรับเที่ยวบิน 76 เที่ยวต่อชั่วโมงและผู้โดยสาร 45 ล้านคนต่อปี) [9]และศูนย์กลางการขนส่งทางอากาศ (สามารถรองรับสินค้าได้ 3 ล้านตันต่อปี) [9] นอกจากนี้ยังมีทางหลวงพิเศษที่ทันสมัยซึ่งเชื่อมต่อระหว่างท่าอากาศยาน กรุงเทพมหานคร และนิคมอุตสาหกรรมอิสเทิร์น ซีบอร์ด สายการบินหลายแห่ง ได้แก่ การบินไทย การบินไทยสมายล์ บางกอกแอร์เวย์ และไทยเวียดเจ็ทแอร์ ได้เลือกท่าอากาศยานสุวรรณภูมิเป็นศูนย์กลางการบิน
=======END OF DOCUMENT=======
### Response:
```
## Intended uses & limitations
More information needed
## Training and evaluation data
More information needed
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-06
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 2
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 16
- total_eval_batch_size: 2
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_steps: 23
- num_epochs: 4
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|
| 3.4821 | 0.0 | 1 | 4.2554 |
| 0.7752 | 0.2 | 48 | 0.7134 |
| 0.7287 | 0.41 | 96 | 0.6403 |
| 0.6135 | 0.61 | 144 | 0.6305 |
| 0.7828 | 0.81 | 192 | 0.6020 |
| 0.3375 | 1.02 | 240 | 0.5951 |
| 0.471 | 1.22 | 288 | 0.6191 |
| 0.2798 | 1.42 | 336 | 0.6249 |
| 0.5071 | 1.63 | 384 | 0.6213 |
| 0.2792 | 1.83 | 432 | 0.6176 |
| 0.069 | 2.03 | 480 | 0.6393 |
| 0.0742 | 2.23 | 528 | 0.6877 |
| 0.1309 | 2.44 | 576 | 0.6892 |
| 0.0349 | 2.64 | 624 | 0.6701 |
| 0.0639 | 2.84 | 672 | 0.6657 |
| 0.0273 | 3.05 | 720 | 0.6895 |
| 0.0311 | 3.25 | 768 | 0.7606 |
| 0.0307 | 3.45 | 816 | 0.7636 |
| 0.0791 | 3.66 | 864 | 0.7664 |
| 0.0747 | 3.86 | 912 | 0.7682 |
### Framework versions
- Transformers 4.37.0.dev0
- Pytorch 2.0.1+cu118
- Datasets 2.16.1
- Tokenizers 0.15.0