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1저희 Bllossom 팀에서 Bllossom-3B 모델을 공개합니다.
2llama3.2-3B가 나왔는데 한국어가 포함 안되었다구?? 이번 Bllossom-3B는 한국어가 지원되지 않는 기본 모델을 한국어-영어로 강화모델입니다.
3 - 100% full-tuning으로 150GB의 정제된 한국어로 추가 사전학습 되었습니다. (GPU많이 태웠습니다)
4 - 굉장히 정제된 Instruction Tuning을 진행했습니다.
5 - 영어 성능을 전혀 손상시키지 않은 완전한 Bilingual 모델입니다.
6 - LogicKor 기준 5B이하 최고점수를 기록했고 6점 초반대 점수를 보입니다.
7 - Instruction tuning만 진행했습니다. DPO 등 성능 올릴 방법으로 튜닝해보세요.
8 - MT-Bench, LogicKor 등 벤치마크 점수를 잘받기 위해 정답데이터를 활용하거나 혹은 벤치마크를 타겟팅 해서 학습하지 않았습니다. (해당 벤치마크 타게팅해서 학습하면 8점도 나옵니다...)
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10언제나 그랬듯 해당 모델은 상업적 이용이 가능합니다.
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121. Bllossom은 AAAI2024, NAACL2024, LREC-COLING2024 (구두) 발표되었습니다.
132. 좋은 언어모델 계속 업데이트 하겠습니다!! 한국어 강화를위해 공동 연구하실분(특히논문) 언제든 환영합니다!! 1import torch
2from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
3
4model_id = 'Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B'
5
6tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
7model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
8 model_id,
9 torch_dtype=torch.bfloat16,
10 device_map="auto",
11)
12instruction = "철수가 20개의 연필을 가지고 있었는데 영희가 절반을 가져가고 민수가 남은 5개를 가져갔으면 철수에게 남은 연필의 갯수는 몇개인가요?"
13
14messages = [
15 {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
16 ]
17
18input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
19 messages,
20 add_generation_prompt=True,
21 return_tensors="pt"
22).to(model.device)
23
24terminators = [
25 tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
26 tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
27]
28
29outputs = model.generate(
30 input_ids,
31 max_new_tokens=1024,
32 eos_token_id=terminators,
33 do_sample=True,
34 temperature=0.6,
35 top_p=0.9
36)
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38print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))철수가 20개의 연필을 가지고 있었고 영희가 절반을 가져가면, 영희가 가져간 연필의 갯수는 20 / 2 = 10개입니다.
이제 철수가 남은 연필의 갯수를 계산해보겠습니다. 영희가 10개를 가져간 후 철수가 남은 연필의 갯수는 20 - 10 = 10개입니다.
민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
1@misc{bllossom,
2 author = {ChangSu Choi, Yongbin Jeong, Seoyoon Park, InHo Won, HyeonSeok Lim, SangMin Kim, Yejee Kang, Chanhyuk Yoon, Jaewan Park, Yiseul Lee, HyeJin Lee, Younggyun Hahm, Hansaem Kim, KyungTae Lim},
3 title = {Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean},
4 year = {2024},
5 journal = {LREC-COLING 2024},
6 paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.10882}},
7 },
8}1@misc{bllossom-V,
2 author = {Dongjae Shin, Hyunseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim},
3 title = {X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment},
4 year = {2024},
5 publisher = {GitHub},
6 journal = {NAACL 2024 findings},
7 paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.11399}},
8 },
9}ktlim@seoultech.ac.krhahmyg@teddysum.aikhss@yonsei.ac.kr