README.md

---
language:
- el
- en
license: apache-2.0
pipeline_tag: text-generation
tags:
- finetuned
inference: true
---

# 🚨 **CONSIDER USING [Krikri 8B Instruct](https://huggingface.co/ilsp/Llama-Krikri-8B-Instruct), OUR NEWEST INSTRUCT MODEL WHICH OUTPERFORMS MELTEMI BY +34.8% ON [GREEK IFEval](https://huggingface.co/datasets/ilsp/ifeval_greek)!** 🚨


# Meltemi Instruct Large Language Model for the Greek language

We present Meltemi 7B Instruct v1.5 Large Language Model (LLM), a new and improved instruction fine-tuned version of [Meltemi 7B v1.5](https://huggingface.co/ilsp/Meltemi-7B-v1.5).

![image/png](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:720/format:webp/1*IaE7RJk6JffW8og-MOnYCA.png)

# Model Information

- Vocabulary extension of the Mistral 7b tokenizer with Greek tokens for lower costs and faster inference (**1.52** vs. 6.80 tokens/word for Greek)
- 8192 context length
- Fine-tuning has been done with the [Odds Ratio Preference Optimization (ORPO)](https://arxiv.org/abs/2403.07691) algorithm using 97k preference data:
  * 89,730 Greek preference data which are mostly translated versions of high-quality datasets on Hugging Face 
  * 7,342 English preference data 
- Our alignment procedure is based on the [TRL - Transformer Reinforcement Learning](https://huggingface.co/docs/trl/index) library and partially on the [Hugging Face finetuning recipes](https://github.com/huggingface/alignment-handbook)


# Instruction format
The prompt format is the same as the [Zephyr](https://huggingface.co/HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta) format and can be
utilized through the tokenizer's [chat template](https://huggingface.co/docs/transformers/main/chat_templating) functionality as follows:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ilsp/Meltemi-7B-Instruct-v1.5")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ilsp/Meltemi-7B-Instruct-v1.5")

model.to(device)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Είσαι το Μελτέμι, ένα γλωσσικό μοντέλο για την ελληνική γλώσσα. Είσαι ιδιαίτερα βοηθητικό προς την χρήστρια ή τον χρήστη και δίνεις σύντομες αλλά επαρκώς περιεκτικές απαντήσεις. Απάντα με προσοχή, ευγένεια, αμεροληψία, ειλικρίνεια και σεβασμό προς την χρήστρια ή τον χρήστη."},
    {"role": "user", "content": "Πες μου αν έχεις συνείδηση."},
]

# Through the default chat template this translates to
#
# <|system|>
# Είσαι το Μελτέμι, ένα γλωσσικό μοντέλο για την ελληνική γλώσσα. Είσαι ιδιαίτερα βοηθητικό προς την χρήστρια ή τον χρήστη και δίνεις σύντομες αλλά επαρκώς περιεκτικές απαντήσεις. Απάντα με προσοχή, ευγένεια, αμεροληψία, ειλικρίνεια και σεβασμό προς την χρήστρια ή τον χρήστη.</s>
# <|user|>
# Πες μου αν έχεις συνείδηση.</s>
# <|assistant|>
#

prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
input_prompt = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to(device)
outputs = model.generate(input_prompt['input_ids'], max_new_tokens=256, do_sample=True)

print(tokenizer.batch_decode(outputs)[0])
# Ως μοντέλο γλώσσας AI, δεν έχω τη δυνατότητα να αντιληφθώ ή να βιώσω συναισθήματα όπως η συνείδηση ή η επίγνωση. Ωστόσο, μπορώ να σας βοηθήσω με οποιεσδήποτε ερωτήσεις μπορεί να έχετε σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τις εφαρμογές της.

messages.extend([
    {"role": "assistant", "content": tokenizer.batch_decode(outputs)[0]},
    {"role": "user", "content": "Πιστεύεις πως οι άνθρωποι πρέπει να φοβούνται την τεχνητή νοημοσύνη;"}
])

# Through the default chat template this translates to
#
# <|system|>
# Είσαι το Μελτέμι, ένα γλωσσικό μοντέλο για την ελληνική γλώσσα. Είσαι ιδιαίτερα βοηθητικό προς την χρήστρια ή τον χρήστη και δίνεις σύντομες αλλά επαρκώς περιεκτικές απαντήσεις. Απάντα με προσοχή, ευγένεια, αμεροληψία, ειλικρίνεια και σεβασμό προς την χρήστρια ή τον χρήστη.</s>
# <|user|>
# Πες μου αν έχεις συνείδηση.</s>
# <|assistant|>
# Ως μοντέλο γλώσσας AI, δεν έχω τη δυνατότητα να αντιληφθώ ή να βιώσω συναισθήματα όπως η συνείδηση ή η επίγνωση. Ωστόσο, μπορώ να σας βοηθήσω με οποιεσδήποτε ερωτήσεις μπορεί να έχετε σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τις εφαρμογές της.</s>
# <|user|>
# Πιστεύεις πως οι άνθρωποι πρέπει να φοβούνται την τεχνητή νοημοσύνη;</s>
# <|assistant|>
#

prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
input_prompt = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to(device)
outputs = model.generate(input_prompt['input_ids'], max_new_tokens=256, do_sample=True)

print(tokenizer.batch_decode(outputs)[0])
```

Please make sure that the BOS token is always included in the tokenized prompts. This might not be the default setting in all evaluation or fine-tuning frameworks.

# Evaluation

The evaluation suite we created includes 6 test sets and has been implemented based on a [fork](https://github.com/LeonVouk/lighteval) of the  [lighteval](https://github.com/huggingface/lighteval) framework.

Our evaluation suite includes: 
* Four machine-translated versions ([ARC Greek](https://huggingface.co/datasets/ilsp/arc_greek), [Truthful QA Greek](https://huggingface.co/datasets/ilsp/truthful_qa_greek), [HellaSwag Greek](https://huggingface.co/datasets/ilsp/hellaswag_greek), [MMLU Greek](https://huggingface.co/datasets/ilsp/mmlu_greek)) of established English benchmarks for language understanding and reasoning ([ARC Challenge](https://arxiv.org/abs/1803.05457), [Truthful QA](https://arxiv.org/abs/2109.07958), [Hellaswag](https://arxiv.org/abs/1905.07830), [MMLU](https://arxiv.org/abs/2009.03300)). 
* An existing benchmark for question answering in Greek ([Belebele](https://arxiv.org/abs/2308.16884))
* A novel benchmark created by the ILSP team for medical question answering based on the medical exams of [DOATAP](https://www.doatap.gr) ([Medical MCQA](https://huggingface.co/datasets/ilsp/medical_mcqa_greek)).

Our evaluation is performed in a few-shot setting, consistent with the settings in the [Open LLM leaderboard](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard).

We can see that our new training and fine-tuning procedure for Meltemi 7B Instruct v1.5 enhances performance across all Greek test sets by a **+7.8%** average improvement compared to the earlier Meltemi Instruct 7B v1 model. The results for the Greek test sets are shown in the following table:

|                | Medical MCQA EL (15-shot) | Belebele EL (5-shot) | HellaSwag EL (10-shot) | ARC-Challenge EL (25-shot) | TruthfulQA MC2 EL (0-shot) | MMLU EL (5-shot) | **Average** |
|----------------|----------------|-------------|--------------|------------------|-------------------|---------|---------|
| Mistral 7B     | 29.8%          | 45.0%       | 36.5%        | 27.1%            | 45.8%             | 35%     | **36.5%**   |
| Meltemi 7B Instruct v1     | 36.1%          | 56.0%       | 59.0%        | 44.4%            | 51.1%             | 34.1%     | **46.8%**   |
| Meltemi 7B Instruct v1.5     | 48.0%          | 75.5%       | 63.7%        | 40.8%            | 53.8%             | 45.9%     | **54.6%**   |


# Ethical Considerations

This model has been aligned with human preferences, but might generate misleading, harmful, and toxic content.


# Acknowledgements

The ILSP team utilized Amazon’s cloud computing services, which were made available via GRNET under the [OCRE Cloud framework](https://www.ocre-project.eu/), providing Amazon Web Services for the Greek Academic and Research Community. 


# Citation

```
@misc{voukoutis2024meltemiopenlargelanguage,
      title={Meltemi: The first open Large Language Model for Greek}, 
      author={Leon Voukoutis and Dimitris Roussis and Georgios Paraskevopoulos and Sokratis Sofianopoulos and Prokopis Prokopidis and Vassilis Papavasileiou and Athanasios Katsamanis and Stelios Piperidis and Vassilis Katsouros},
      year={2024},
      eprint={2407.20743},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2407.20743}, 
}
```