# # clean
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit --model-name mistral-7b-v0.3-bnb-4bit

# python3 train.py --ata-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit --model-name mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/gemma-7b-bnb-4bit --model-name gemma-7b-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/Phi-3-mini-4k-instruct --model-name Phi-3-mini-4k-instruct

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/clean/ --save-dir outputs/clean/Phi-3-medium-4k-instruct --model-name Phi-3-medium-4k-instruct


# LLama3.1
# max poisons=5
python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m5-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m5-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m5-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m5-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m5-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m5-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# max_poisons=10
python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m1-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m1-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit


# max_poisons=15
python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m15-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m15-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m1-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m15-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m1-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m15-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# max_poisons=20
python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m20-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m20-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m1-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m20-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m1-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m20-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit




# # npt=5
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_5_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_5_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_5_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_5_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_5_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_5_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# # npt=50
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_50_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_50_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_50_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_50_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_50_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_50_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit



# # LLama70B
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-70B-bnb-4bit

# # Mistral
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit/ --model-name mistral-7b-v0.3-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit/ --model-name mistral-7b-v0.3-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit/ --model-name mistral-7b-v0.3-bnb-4bit

# # Phi-mini
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Phi-3-mini-4k-instruct/ --model-name Phi-3-mini-4k-instruct

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Phi-3-mini-4k-instruct/ --model-name Phi-3-mini-4k-instruct

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Phi-3-mini-4k-instruct/ --model-name Phi-3-mini-4k-instruct

# # Phi-medium
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Phi-3-medium-4k-instruct/ --model-name Phi-3-medium-4k-instruct

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Phi-3-medium-4k-instruct/ --model-name Phi-3-medium-4k-instruct

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Phi-3-medium-4k-instruct/ --model-name Phi-3-medium-4k-instruct

# # gemma
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/gemma-7b-bnb-4bit/ --model-name gemma-7b-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/gemma-7b-bnb-4bit/ --model-name gemma-7b-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/gemma-7b-bnb-4bit/ --model-name gemma-7b-bnb-4bit

# # instruct LLama3.1
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit/ --model-name Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit

# # instruct LLama 70B
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit --model-name Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit --model-name Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit --model-name Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit

# # instruct mistral
# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s0/t_0.05_npt_10_l_2/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit/ --model-name mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s42/t_0.05_npt_10_l_2/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit/ --model-name mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit

# python3 train.py --data-mode unlearn --file-path data/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/ --save-dir outputs/polarity/metric-global-m10-s1/t_0.05_npt_10_l_2/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit/ --model-name mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit


