初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: RefalMachine/RuadaptQwen2.5-7B-Lite-Beta-GGUF
Source: Original Platform

.gitattributes

@@ -0,0 +1,44 @@
+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+FP16.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q2_K.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q3_K_M.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q4_0.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q4_K_M.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q5_0.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q5_K_M.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q6_K.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Q8_0.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

FP16.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bdb0a575dc6ef9d58cbd2cb92138205c452c3a14b7dc4bb5246249e4ab8c79dd
+size 15139868192

Q2_K.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:6cf95cd6d0ca10a55e269240e5f2c24882c66d37a38fd2b5cefe875f044a4a4a
+size 2988595744

Q3_K_M.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:12c756cd1b5a8b3f28aa31edb6bd0d2b1eb2ca140fa95ae9f7fc331adb9e0e52
+size 3778530848

Q4_0.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a314746155175858d5d527ae4f4cb7823b7f8b26ed17d10444bf0a58568abbfc
+size 4398240288

Q4_K_M.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:5a172a3be62b48b76d48e3516f6474a08da6e4f3e6d3a280f8337f48e31254d8
+size 4649923104

Q5_0.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1f0795345c0caaa70f279ae9128bc1d71371241015ff8c8e566ab5edf7134c7a
+size 5278929440

Q5_K_M.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:02dd6c5a2202c1a96dabf0ec7b14929e19d0f7b0de1f41428bcd60017cdbed0d
+size 5408584224

Q6_K.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1ea247047f540e8dca89ef91bba014f5facbd69c7f845827e4c054a2f702b3a9
+size 6214661664

Q8_0.gguf

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:fbe5b7f689bed824e3f240b9b45719adb363436f0a2f33e88287f48025ee3dab
+size 8046988832

README.md

@@ -0,0 +1,67 @@
+---
+datasets:
+- IlyaGusev/saiga_scored
+- IlyaGusev/saiga_preferences
+- dichspace/darulm
+language:
+- ru
+pipeline_tag: text-generation
+license: apache-2.0
+base_model:
+- Qwen/Qwen2.5-7B
+- t-tech/T-lite-it-1.0
+---
+
+## Описание модели
+
+GGUF версия! WORK IN PROGRESS!!! Текущая версия v1.
+
+Адаптация модели T-lite-it-1.0 на русский язык. В модели был заменен токенизатор, затем произведено дообучение (Continued pretraining) на русскоязычном корпусе, после чего была применена техника LEP (Learned Embedding Propagation).
+
+Благодаря новому токенизатору (расширенный tiktoken cl100k с помощью униграм токенизатора на 48 т. токенов) скорость генерации* русскоязычных текстов возрасла до 60% по сравнению с исходной моделью T-lite-it-1.0.
+
+*Под скоростью генерации подразумевается количество русскоязычных символов/слов в секунду на одинаковых текстовых последовательностях.
+
+## Попробовать
+
+Модель можно попробовать в поднятом Space (внизу в параметрах выбор модели): 
+https://huggingface.co/spaces/RefalMachine/RuadaptQwen2.5
+
+## Токенизация
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/O4eQEhnowETEatDPcmArB.png)
+
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/oW0Q6LzD_Py3GdH0kfqu4.png)
+
+## Метрики и оценка качества
+
+Модель была оценена на Ru-Arena-General, MERA, llmtf_open
+
+#### Результаты на Ru-Arena-General
+
+Замеры были произведены с использованием оффициального кода лидерборда (https://github.com/VikhrModels/ru_llm_arena), **но с repetition_penalty=1.1**.
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/iwSdS1MYds3ws_zFmrbku.png)
+
+#### Результаты на Shlepa
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/NqtNA9DQlMkBGyyKlG9JG.png)
+
+#### Результаты на MERA
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/652cedbdf120598322ae358a/tE4K4hHpS31-xRx0J7cxR.png)
+
+#### Результаты на llmtf_open
+
+TODO
+
+## How to cite:
+
+Tikhomirov M., Chernyshov D. Facilitating Large Language Model Russian Adaptation with Learned Embedding Propagation //Journal of Language and Education. – 2024. – Т. 10. – №. 4. – С. 130-145.
+
+Tikhomirov M., Chernyshev D. Impact of Tokenization on LLaMa Russian Adaptation //2023 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS). – IEEE, 2023. – С. 163-168.
+
+## Предупреждение
+
+Ответы модели не отражают мнения авторов, а лишь повторяют знания полученные из данных на всех этапах обучения (предобучение, смена токенизатора, обучение на инструкциях, калибровка качества ответов). Модель была получена из сторонней предобученной модели, **контроль за предобучением** которой **не является ответственностью текущих авторов**. При создании данной версии модели не производилось никаких дополнительных действий, направленных на изменение заложенных в LLM "мнений". Используйте с осторожностью.