📄 English README | 🤖️ GEITje-chat-v2 demo️
GEITje is een Nederlandstalig groot open taalmodel met 7 miljard parameters, gebaseerd op Mistral 7B. Het is (verder) getraind op 10 miljard tokens aan Nederlandstalige tekst. Daardoor heeft het beter Nederlands geleerd, en meer kennis over Nederlandse onderwerpen.
Update 18 december 2023: GEITje-7B-chat-v2 vrijgegeven, getraind op flink meer vertaalde chatgesprekken.
Update 4 februari 2024: Bram Vanroy heeft GEITJE-7B-ultra gemaakt: een superieure chatbot, getraind op meer chatdata met behulp van DPO.
GEITje is open source onder de Apache 2.0-licentie. Dit betekent dat je GEITje – in tegenstelling tot bijvoorbeeld ChatGPT – helemaal zelf kunt draaien, op je eigen infrastructuur en met elke (vertrouwelijke) data die je maar wilt. Je kunt de code of het model ook zelf aanpassen of verder trainen.
GEITje is een hobby-project van Edwin Rijgersberg. Heb je iets gaafs gemaakt met GEITje? Ik hoor het graag! Stuur me een mail of een bericht op Twitter of Mastodon. Of open een issue hier op GitHub natuurlijk.
Meer achtergrond over de totstandkoming van GEITje kan je vinden op mijn blog: GoingDutch.ai.
GEITje is gebaseerd op Mistral 7B. Dat is een groot open taalmodel met 7 miljard parameters, getraind door Mistral AI. Volgens Mistral AI presteert het 7B-model beter dan Llama 2 13B op alle (Engelstalige) benchmarks waarop ze getest hebben. Mistral 7B is vrijgegeven onder de Apache 2.0 open source licentie.
GEITje is gemaakt door Mistral 7B door te trainen op maar liefst 10 miljard tokens aan Nederlandstalige tekst uit het Nederlandse Gigacorpus en het MADLAD-400 webcrawling-corpus. Het is een zogenaamde full-parameter finetune: uitgevoerd op alle parameters. Het is dus geen PEFT of LoRA-finetune. Net als Mistral heeft GEITje een context length van 8.192 tokens.
Als demonstratie voor de mogelijkheden voor chat-toepassingen van GEITje zijn er ook twee chat-varianten van GEITje gefinetuned: GEITje-chat en GEITje-chat-v2. Ze kunnen instructies opvolgen, vragen beantwoorden en dialogen houden over allerlei onderwerpen. GEITje-ultra is een geavanceerdere chatbot, getraind op meer data en geoptimaliseerd voor dialogen met Direct Preference Optimization.
| Model | Parameters | Type | Link naar 🤗 Hugging Face Models | Gebaseerd op |
|---|---|---|---|---|
| GEITje | 7B | foundation | GEITje-7B | Mistral-7B-v0.1 |
| GEITje-chat | 7B | chat SFT | GEITje-7B-chat (gguf, gptq, awq) |
GEITje-7B️ |
| 7B | chat SFT | GEITje-7B-chat-v2 (gguf) |
GEITje-7B️ | |
| GEITje-ultra* *gecreëerd door Bram Vanroy |
7B | chat SFT + DPO | BramVanroy/GEITje-7B-ultra (gguf) |
GEITje-7B️ |
Chat met GEITje-chat-v2 in de demo op 🤗 Hugging Face Spaces.
GEITje is het beste te gebruiken met 🤗 Hugging Face Transformers.
from transformers import pipeline, Conversation
chatbot = pipeline(task='conversational', model='Rijgersberg/GEITje-7B-chat-v2',
device_map='auto')
print(chatbot(
Conversation('Welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geitje, bus"?')
))
# Conversation id: 602cfe35-614d-4df1-bdb5-2e29038f1d04
# user: Welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geitje, bus"?
# assistant: "Geitje" is het woord dat niet in dit rijtje thuishoort. Het rijtje bestaat uit allemaal vervoersmiddelen.Of, als je liever meer controle hebt:
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model_name = 'Rijgersberg/GEITje-7B-chat-v2'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16,
low_cpu_mem_usage=True, use_flash_attention_2=True,
device_map=device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def generate(conversation, temperature=0.2, top_k=50, max_new_tokens=1_000):
tokenized = tokenizer.apply_chat_template(conversation, add_generation_prompt=True,
return_tensors='pt').to(device)
outputs = model.generate(tokenized, do_sample=True, temperature=temperature,
top_k=top_k, max_new_tokens=max_new_tokens)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
conversation = [
{
'role': 'user',
'content': 'Welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geitje, bus"?'
}
]
print(generate(conversation))
# <|user|>
# Welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geitje, bus"?
# <|assistant|>
# Het woord dat niet op zijn plaats staat is 'geit'. Een geit zou niet tussen een lijst van vervoersmiddelen moeten staan. Het past beter bij een boerderijthema of dierenlijst.Je kunt GEITje ook gebruiken met LM Studio.
- Gebruik de ingebouwde zoekfunctie om een model te downloaden, bijvoorbeeld
Rijgersberg/GEITje-7B-chat-v2-gguf. - Gebruik de Zephyr-preset voor de correcte instellingen.
- Zet de
temperaturerond de 0.2 voor de beste gebruikservaring.
GEITje werkt ook met Ollama.
- Download een gguf-variant van GEITje, bijvoorbeeld GEITje-7B-chat-v2.gguf.
- Kopieer de Modelfile uit deze repo.
- Maak er een Ollama-model van:
$ ollama create GEITje-7B-chat-v2 -f Modelfile. - Draai het model in Ollama:
$ ollama run GEITje-7B-chat-v2
>>> Vraagje: welk woord hoort er niet in dit rijtje thuis: "auto, vliegtuig, geit, bus"?
Geit hoort niet in het rijtje thuis. De andere drie zijn voertuigen.GEITje is een foundation model. Het model is getraind om teksten af te maken en is niet geoptimaliseerd voor dialoogtoepassingen.
Om GEITje zelf toe te passen kan je het finetunen op je eigen dataset. Als je het inzet in productie, zorg er dan voor dat je voldoende guardrails in je trainingsset hebt om het model veilig toe te passen.
In de chat-dataset van GEITje-chat zitten ook enkele voorbeelden van chatconversaties waar de assistent weigert te antwoorden, maar het model heeft geen geavanceerde alignment ondergaan. Het is daarom mogelijk dat het problematische output genereert, zeker als het daartoe geprompt wordt.
Let er ook op dat Mistral 7B als model weliswaar open source is, maar dat Mistral AI niet bekend heeft gemaakt op welke data het getraind is. Het is dus ook niet bekend of daar onwenselijk materiaal tussen heeft gezeten. De trainingsdata van GEITje en GEITje-chat zijn daarentegen wel transparant. Zie hiervoor de volgende paragrafen.
Het evalueren van Nederlandstalige taalmodellen staat nog in de kinderschoenen, maar de afgelopen tijd zijn er wel flinke stappen gezet.
Wil je hieraan bijdragen? Maak een PR of schiet een issue in!
Gemeten perplexity op yhavinga/mc4_nl_cleaned,
de validation split van de tiny subset. Te reproduceren met eval.py.
| Model | Parameters | Perplexity (lager is beter) |
|---|---|---|
| GEITje | 7B | 4,70 |
| Mistral | 7B | 7,99 |
| LLaMA 2 | 7B | 8,91 |
| 13B | 7,87 | |
| 70B (8-bit) | 6,44 | |
| BramVanroy/llama2-13b-ft-mc4_nl_cleaned_tiny | 13B | 6,62 |
| Falcon | 7B | 25,13 |
| 40B (8-bit) | 6,70 | |
| BramVanroy/falcon-7b-ft-mc4_nl_cleaned_tiny | 7B | 9,22 |
| BLOOM | 7B | 34,80 |
Goede datasets om taalmodellen te evalueren die onvertaalde, origineel Nederlandse data bevatten zijn schaars.
Recent is wel een leaderboard gestart voor prestaties van LLMs in het Nederlands: Het Open Dutch LLM Evaluation Leaderboard. Deze gebruikt vier (automatisch uit het Engels vertaalde) datasets uit het Language Model Evaluation Harness.
Ik heb daar deze vier modellen op geëvalueerd:
| Modelnaam | Bronmodel | Doorgetraind op | Gefinetuned op |
|---|---|---|---|
| GEITje-7B | mistral-7b-v0.1 | - GigaCorpusNL - MADLAD-400 |
|
| Mistral-7B-v0.1-chat-nl | mistral-7b-v0.1 | - no_robots_nl - ultrachat_10k_nl |
|
| GEITje-7B-chat | mistral-7b-v0.1 | - GigaCorpusNL - MADLAD-400 |
- no_robots_nl - ultrachat_10k_nl |
| GEITje-7B-chat-v2 | mistral-7b-v0.1 | - GigaCorpusNL - MADLAD-400 |
- no_robots_nl - ultrachat_10k_nl - dutch_chat_datasets |
Hieronder volgt een momentopname van december 2023. Door mij getrainde modellen zijn schuin weergegeven.
| Model | Gemiddeld | ARC | HellaSwag | MMLU | TruthfulQA |
|---|---|---|---|---|---|
| zephyr-7b-beta | 0.49 | 0.43 | 0.58 | 0.43 | 0.53 |
| mistral-7b-v0.1-chat-nl* | 0.48 | 0.42 | 0.63 | 0.37 | 0.49 |
| GEITje-7B-chat | 0.47 | 0.42 | 0.67 | 0.33 | 0.46 |
| neural-chat-7b-v3-1 | 0.47 | 0.43 | 0.58 | 0.34 | 0.51 |
| GEITJE-7B-chat-v2* | 0.46 | 0.42 | 0.65 | 0.33 | 0.45 |
| mistral-7b-v0.1 | 0.46 | 0.42 | 0.58 | 0.37 | 0.45 |
| orca-2-13b | 0.45 | 0.42 | 0.54 | 0.37 | 0.50 |
| GEITje-7B | 0.45 | 0.38 | 0.65 | 0.32 | 0.43 |
| llama-2-13b-chat-hf | 0.44 | 0.41 | 0.55 | 0.37 | 0.43 |
| llama2-13b-ft-mc4_nl_cleaned_tiny | 0.44 | 0.40 | 0.58 | 0.35 | 0.42 |
| llama-2-13b-chat-dutch | 0.43 | 0.38 | 0.56 | 0.35 | 0.44 |
| llama-2-13b-hf | 0.43 | 0.38 | 0.57 | 0.36 | 0.41 |
| orca-2-7b | 0.41 | 0.37 | 0.49 | 0.33 | 0.45 |
| llama-2-7b-chat-hf | 0.41 | 0.36 | 0.49 | 0.33 | 0.44 |
| llama-2-7b-hf | 0.40 | 0.36 | 0.51 | 0.32 | 0.41 |
Voorlopige conclusie hieruit kan zijn dat het doortrainen vooral heeft geholpen om de HellaSwag-score voor common sense reasoning flink omhoog te krijgen. Maar dit heeft blijkbaar niet tot betere resulaten geleid in de overige benchmarks.
Opmerking: pas na het draaien van de evaluaties kwam ik erachter dat het Open Dutch LLM Evaluation Leaderboard alle modellen in 8-bit-modus evalueert.
Ik heb mijn modellen in bfloat16 geevalueerd, dus de resultaten zijn mogelijk niet vergelijkbaar.
Deze evaluaties zijn met een asterisk* gemarkeerd.
Zodra de GEITje-modellen officieel zijn opgenomen in het leaderboard zal ik bovenstaande tabel updaten met de scores.
Wietse de Vries, Martijn Wieling en Malvina Nissim van GroNLP hebben onlangs de DUMB benchmark samengesteld (website, paper).
Hoewel het ontworpen lijkt voor masked language models zoals BERT en RoBERTa, zou het interessant zijn om te zien hoe goed GEITje daarop zero-shot, few-shot en finetuned presteert.
De broncode van GEITje is beschikbaar, en de trainingsdataset is samengesteld uit andere bronnen. De code voor het samenstellen van de dataset is ook beschikbaar. Je kunt het model dus zelf reproduceren.
Geitje is getraind op een subset van het Nederlandse Gigacorpus en MADLAD-400.
| Databron | Subset | Aantal tokens in bron | Geselecteerd aantal tokens | Aantal epochs | Percentage van totaal |
|---|---|---|---|---|---|
| Gigacorpus | subtitles | 300 M | 100 M | 0,33 | 1 % |
| Gigacorpus | wiki | 375 M | 1.125 M | 3 | 11 % |
| Gigacorpus | 545 M | 545 M | 1 | 5 % | |
| Gigacorpus | recht | 2.300 M | 250 M | 0,11 | 3 % |
| Gigacorpus | books | 11.100 M | 1.800 M | 0,16 | 18 % |
| Gigacorpus | articles | 107 M | 321 M | 3 | 3 % |
| Gigacorpus | fora | 42.500 M | 1.000 M | 0,02 | 10 % |
| Gigacorpus-extra | dbnl | 2.000 M | 100 M | 0,05 | 1 % |
| Gigacorpus-extra | kamerstukken | 2.900 M | 250 M | 0,09 | 3 % |
| MADLAD-400 | nl, clean | 115.000 M | 4.500 M | 0,04 | 45 % |
| Totaal: | 177.100 M | 9.997 M | 0,06 | 100 % |
Volg het volgende proces om de dataset zelf te reproduceren
- Download de Gigacorpus-torrent van gigacorpus.nl.
- Pak alle bestanden uit
- Draai
gigacorpus2hf.pyom de grote tekstbestanden te parsen tot losse documenten in Hugging Face Datasets. Let op! Dit kan behoorlijk wat schijfruimte vergen. Standaard worden de datasets meteen geupload naar de Hugging Face Hub. De bestanden uit Gigacorpus-extra zijn momenteel niet publiek. - Draai
create_geitje_dataset.pyom de trainingsdataset samen te stellen uit de Hugging Face Datasets van Gigacorpus en MADLAD-400.
Pretraincode is beschikbaar in pretrain.py.
De code is gebaseerd op Hugging Face Transformers en gebruikt de Trainer-API.
Flash Attention 2 zorgt voor efficiënter trainen op moderne GPUs,
en Hugging Face Accelerate voor de ondersteuning van meerdere GPUs.
Installeer eerst de requirements:
$ python3 -m pip install -r requirements.txtOptioneel: login in de Hugging Face Hub en Weights & Biases met je API-keys:
$ huggingface-cli login
$ wandb loginStart het trainen:
$ python3 pretrain.py # op 1 GPU, of
$ accelerate launch pretrain.py # meerdere GPUsVoor meer details over het pretrainen, zie het rapport op Weights & Biases, of de loss-grafiek hieronder.
GEITje-chat is een eerste demo van mogelijke toepassingen van GEITje.
Er is helaas heel weinig voorbeelddata van Nederlandstalige chatgesprekken openbaar beschikbaar. Bram Vanroy heeft wel dutch_chat_datasets openbaar beschikbaar gesteld: een dataset van automatisch vertaalde vraag-antwoord-paren van Dolly, Alpaca, Stack Overflow en Quora. Maar ik wilde graag trainen met voorbeelden van chats met meerdere vraag-antwoord-rondes, om het gebruik van een chatbot beter te simuleren.
Daarom heb ik twee nieuwe chat-datasets automatisch laten vertalen door GPT3.5.
Zie de scripts in ./data/chat/ voor de code daarvoor.
- no_robots_nl: Een vertaalde versie van alle 10k voorbeelden uit HuggingFaceH4/no_robots.
- ultrachat_10k_nl: Een vertaalde versie van 10k willekeurig geselecteerde voorbeelden uit de 200k voorbeelden in HuggingFaceH4/ultrachat_200k.
Deze twee datasets vormen samen de trainingsdata voor GEITje-chat.
Tijdens het finetunen van GEITje-chat is er gebruik gemaakt van de SFTrainer-API uit trl
en is NEFTune toegepast.
Er is wederom op alle parameters getraind.
Optioneel: login in de Hugging Face Hub en Weights & Biases met je API-keys:
$ huggingface-cli login
$ wandb loginStart het finetunen:
$ python3 finetune.pyGEITje-chat is 3 epochs getraind. Om het effect van de pretraining te onderzoeken heb ik ook het basismodel Mistral 7B v0.1 exact dezelfde training laten ondergaan. Dit model noem ik Mistral-7B-v0.1-chat-nl.
Voor meer details over het finetunen, zie het rapport op Weights & Biases, of de loss-grafiek hieronder.
GEITje-chat-v2 is getraind op dezelfde dataset als v1, maar aangevuld met BramVanroy/dutch_chat_datasets.
Er is getrained op één epoch. Zie de loss-grafiek hieronder.
GEITje is getraind in de Lambda Labs Cloud, op een instance met 8x NVIDIA H100 80 GB GPUs. Trainen nam 526 GPU-uur in beslag, met een geschat energieverbruik van 350 kWh. Ter vergelijking: het vanaf niets trainen van Llama 2 7B door Meta gebruikte 184.320 GPU-uur en kostte ongeveer 74.000 kWh.
GEITje-chat en GEITje-chat-v2 zijn beiden getraind in de cloud van RunPod, op een instance met 1x NVIDIA A100 80GB. Trainen nam 10,5 GPU-uur per stuk in beslag, met een geschat energieverbruik van 5 kWh.
Omdat GEITje is gebaseerd op Mistral 7B, gebruikt het ook de tokenizer van Mistral 7B. Wees je ervan bewust dat deze tokenizer niet is geoptimaliseerd voor het Nederlands. Je teksten kunnen opgedeeld worden in meer tokens dan je misschien gewend bent.
-
GEITje:
Visualisaties door Tokenwiz. Voor meer vergelijkingen tussen tokenizers voor het Nederlands heeft Yeb Havinga onlangs de Dutch Tokenizer Arena gemaakt!
Een speciaal dankwoord aan Bob Lucassen, zonder wie GEITje nooit had kunnen bestaan. Niet alleen heeft hij het Nederlandse Gigacorpus samengesteld en gepubliceerd, maar hij heeft ook actief bijgedragen aan het verwerken van het corpus en gezorgd voor aanvullende data. Bekijk ook eens zijn Petje af.
GEITje is weliswaar een van de eerste grote Nederlandstalige taalmodellen die verder getraind is op een grote hoeveelheid Nederlandstalige tekst, maar het is getraind met een budget dat minuscuul is ten opzichte van de miljoenen die voor taalmodellen voor andere talen worden uitgetrokken. Ik hoop dat GEITje een startpunt is voor een serie aan innovatieve, open applicaties vanuit de Nederlandstalige AI-gemeenschap.
TNO, SURF en NFI hebben subsidie gekregen van het Ministerie van Economische Zaken en Klimaat om een groot Nederlandstalig taalmodel te ontwikkelen in 2024 en 2025: GPT-NL. Het is nog niet bevestigd of de gewichten daarvan openbaar beschikbaar zullen zijn, en zo ja onder welke licentie. Hopelijk kan GEITje een voorbeeld zijn van wat er mogelijk is met open source.
Ga je zelf ook met grote taalmodellen aan de slag, en ben je van plan het grootser aan te pakken dan GEITje? Neem dan vooral contact op!
GEITje-7B, of een van de afgeleide modellen, zijn gebruikt in de volgende wetenschappelijke werken:
- Vanroy, Bram. "Language resources for Dutch large language modelling." arXiv preprint arXiv:2312.12852 (2023).
- Terryn, Ayla Rigouts, and Miryam de Lhoneux. "Exploratory Study on the Impact of English Bias of Generative Large Language Models in Dutch and French." Proceedings of the Fourth Workshop on Human Evaluation of NLP Systems (HumEval)@ LREC-COLING 2024. 2024.
- Suijkerbuijk, Michelle, et al. "BLiMP-NL."
- Sinnaeve, Wout, Orphée De Clercq, and Joni Kruijsbergen. "Controlled Text Simplification for Dutch Using Generative Large Language Models."
- Snoeij, C. AI for GovTech - Exploring the use of LLMs for GovTech Benchmark Operationalization. Master Thesis, Delft University of Technology, 2024.
- Bakker, Femke. Assessing Large Language Models for Accurate Long Dutch Document Classification. Master Thesis, University of Amsterdam, 2024.
- Rogiers, Alexander, et al. "KamerRaad: Enhancing Information Retrieval in Belgian National Politics Through Hierarchical Summarization and Conversational Interfaces." Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024.
- Weering, Sanne, and Tommaso Caselli. "FC_RUG at CheckThat! 2024: few-shot learning using GEITje for check-worthiness detection in Dutch." 25th Working Notes of the Conference and Labs of the Evaluation Forum, CLEF 2024. CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS. org), 2024.
- Thakkar, Gaurish, et al. "Building a Large Language Model for Moderately Resourced Language: A Case of Croatian." 35th International Scientific Conference Central European Conference on Information and Intelligent Systems Proceedings. Fakultet organizacije i informatike;, 2024.
- Jain, Devansh, et al. "PolygloToxicityPrompts: Multilingual Evaluation of Neural Toxic Degeneration in Large Language Models." arXiv preprint arXiv:2405.09373 (2024).
- Redelaar, F., et al. "Attributed Question Answering for the Dutch Law using Retrieval augmented Large language models", The 34th Meeting of Computational Linguistics in The Netherlands, 2024.
- Debaene, F., et al. "Do we still need specialized transformers? A comparison to generative foundation models for non-normative Dutch", The 34th Meeting of Computational Linguistics in The Netherlands, 2024.
- Sinnaeve, W., et al. "Controlled Text Simplification for Dutch using Generative Large Language Models", The 34th Meeting of Computational Linguistics in The Netherlands, 2024.
- Chen, S., et al. "Automated Pass/Fail Classification for Dutch as a Second Language Using Large Language Models", The 34th Meeting of Computational Linguistics in The Netherlands, 2024.
- Grotti, L. "Evaluating Grapheme-to-Phoneme Conversion and Syllable Counting of Large Language Models for Dutch", The 34th Meeting of Computational Linguistics in The Netherlands, 2024.
- Noels, Sander, Jorne De Blaere, and Tijl De Bie. "A Dutch Financial Large Language Model." arXiv preprint arXiv:2410.12835 (2024).
Als je gebruik maakt van GEITje kan je de volgende referentie gebruiken:
@misc{rijgersberg2023geitje,
title = {GEITje: een groot open Nederlands taalmodel},
shorttitle = {GEITje},
author = {Rijgersberg, Edwin and Lucassen, Bob},
year = {2023},
month = dec,
url = {https://github.com/Rijgersberg/GEITje}
}