Safetensors
Russian
gemma3

Saiga/Gemma3 12B, fine-tune of Gemma3 12B

Based on mlabonne/gemma-3-12b-it-abliterated.

GGUF: link

GPTQ 8-bit: TBA

Colab: link

Prompt format

v1: Gemma3 format with custom system messages ("<bos>" token is usually prepended automatically):

<start_of_turn>system
Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Как дела?<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Отлично, а у тебя?<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Шикарно. Как пройти в библиотеку?<end_of_turn>
<start_of_turn>model

Code example

# Исключительно ознакомительный пример.
# НЕ НАДО ТАК ИНФЕРИТЬ МОДЕЛЬ В ПРОДЕ.
# См. https://github.com/vllm-project/vllm или https://github.com/huggingface/text-generation-inference

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

MODEL_NAME = "IlyaGusev/saiga_gemma3_12b"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    load_in_4bit=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
model.eval()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)
print(generation_config)

inputs = ["Почему трава зеленая?", "Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч"]
for query in inputs:
    prompt = tokenizer.apply_chat_template([{
        "role": "user",
        "content": query
    }], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    data = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False)
    data = {k: v.to(model.device) for k, v in data.items()}
    data.pop("token_type_ids", None)
    output_ids = model.generate(**data, generation_config=generation_config)[0]
    output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
    output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True).strip()
    print(query)
    print(output)
    print()
    print("==============================")
    print()

Output examples

User: Почему трава зеленая?
Saiga:
Трава зеленая из-за процесса, называемого фотосинтезом. Этот процесс является основой жизни растений и происходит в органеллах, называемых хлоропластами, внутри клеток растений.
Хлоропласты содержат зеленый пигмент, называемый хлорофиллом. Хлорофилл играет ключевую роль в фотосинтезе, поскольку он способен поглощать красную и синюю части спектра солнечного света, но отражает зеленый цвет. Именно поэтому трава кажется нам зеленой.
Этот процесс включает в себя использование энергии солнечного света для преобразования углекислого газа (CO2) и воды (H2O) в глюкозу (сахар) и кислород (O2). Зеленый свет, который не поглощается хлорофиллом, отражается и рассеивается, придавая траве характерный зеленый оттенок.
Кроме того, хлорофилл важен для растений, поскольку он обеспечивает им основную часть энергии, необходимой для роста и развития. Таким образом, зеленый цвет травы является результатом уникального сочетания биологических процессов и физических свойств света.
User: Сочини длинный рассказ, обязательно упоминая следующие объекты. Дано: Таня, мяч
Saiga:
Таня и мяч: Загадка летнего дня
Летний день был в самом разгаре. Солнце заливало золотом улицы, и воздух пах свежестью после ночного дождя и цветущими липами. Таня, двенадцатилетняя девочка с косичками цвета спелой пшеницы, стояла на пороге своего старого деревянного дома, держа в руках мяч. Это был не простой мяч — яркий, разноцветный, с изображениями космонавтов и звезд, он был подарком ее дедушки, профессора астрономии. Дедушка рассказывал, что мяч обладает особыми свойствами: если его бросить в определенном месте и времени, он может показать Тане будущее или прошлое, но только если она задаст правильный вопрос.
Таня всегда считала эти истории дедушки сказками, но сегодня, в этот особенный день, решила проверить. Она решила отправиться в парк, где когда-то играла с дедушкой, и именно там бросить мяч, задав вопрос: "Что ждет меня впереди?".
Парк встретил ее пением птиц и шелестом листьев. Таня несла мяч, словно сокровище, осторожно пробираясь сквозь зеленые заросли. Дедушка всегда говорил, что парк — это место, где время замедляется и открываются тайны, если слушать сердце. Найдя подходящее место под огромной старой липой, Таня остановилась.
"Дедушка," — тихо прошептала она, — "покажи мне, что ждет меня впереди."
Закрыв глаза, Таня бросила мяч вверх. Он взмыл, как маленький спутник, и на мгновение застыл в воздухе, прежде чем медленно начать вращаться. В этот момент Таня почувствовала легкое покалывание в пальцах. Когда мяч приземлился, она открыла глаза и увидела нечто невероятное.
На траве перед ней проявился маленький, мерцающий экран, на котором были показаны картины из ее будущего. Первой была сцена, где она, уже в студенческой форме, стоит на сцене, получая награду за исследовательскую работу по астрономии. Затем последовал кадр, где Таня, окруженная друзьями, смеется над шуткой одного из них, сидя в уютной кафешке. Но самым запоминающимся был момент, когда она, уже взрослая, держит на руках маленького ребенка, смотря на него с любовью и гордостью.
Однако, один из кадров вызвал у Тани тревогу. Она увидела себя, стоящую на краю обрыва, мяч лежал рядом, разбитый на части. Вокруг царила гроза, и Таня казалась растерянной и одинокой.
"Что это значит?" — прошептала Таня, осознавая, что ее путешествие в будущее не только радужное и светлое.
Внезапно мяч снова засветился, и Таня услышала голос дедушки, который казался ей эхом из прошлого: "Всегда помни, Таня, даже в самые темные времена ты не одинока. Мяч показывает не только будущее, но и напоминает о силе, которая живет внутри тебя. Твои решения определят, каким будет этот момент. И не забывай, что каждый мяч, который ты бросаешь, может изменить траекторию жизни."
Слова дедушки заставили Таню задуматься. Она подняла мяч, рассматривая его со всех сторон. В этот момент к ней подошел ее лучший друг, Максим, с которым они часто играли в мяч в этом самом парке.
"Что ты тут делаешь?" — спросил Максим, улыбаясь. "Покажешь мне свою новую игрушку?"
Таня решила поделиться с Максимом своими открытиями и своими страхами. Вместе они решили, что неважно, какие трудности ждут их впереди, главное — быть готовыми встретить их вместе. Максим предложил новую игру: каждый раз, когда кто-то из них чувствует, что сбивается с пути, они будут бросать мяч друг другу, напоминая о поддержке и дружбе.
Так начался их новый этап в жизни, наполненный не только мечтами и планами, но и осознанием важности каждого момента. Таня и Максим стали неразлучными, их дружба крепла, как старая липа в парке, под которой когда-то началась их история с волшебным мячом. А когда Таня однажды действительно оказалась на краю обрыва, как показал ей мяч, она вспомнила слова дедушки и слова Максима. Вместо того чтобы позволить страху поглотить ее, она сделала шаг назад, подняла мяч и бросила его в Максима, который стоял на безопасном расстоянии, готовый подхватить ее. Этот момент стал началом новой главы в их жизни, символом их готовности преодолевать любые трудности, держась за руки.
И каждый раз, когда Таня смотрела на свой мяч, она видела не только отражение звездного неба, но и напоминание о силе дружбы, мудрости дедушки и вере в себя. Она поняла, что самые важные уроки и открытия приходят именно тогда, когда мы позволяем себе быть открытыми к чудесам, которые нас окружают, и готовы делиться ими с близкими людьми.

Versions

v1:

Evaluation

v1:

PingPong:

image/png

RuArenaHard vs gpt-4o:

image/jpeg

Downloads last month
123
Safetensors
Model size
12.2B params
Tensor type
BF16
·
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support

Model tree for IlyaGusev/saiga_gemma3_12b

Finetuned
(1)
this model
Adapters
1 model
Quantizations
1 model

Datasets used to train IlyaGusev/saiga_gemma3_12b

Collection including IlyaGusev/saiga_gemma3_12b