初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B Source: Original Platform
This commit is contained in:
35
.gitattributes
vendored
Normal file
35
.gitattributes
vendored
Normal file
@@ -0,0 +1,35 @@
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*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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335
README.md
Normal file
335
README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,335 @@
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base_model:
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- meta-llama/Meta-Llama-3-8B
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language:
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- en
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- ko
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library_name: transformers
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license: llama3
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<a href="https://github.com/MLP-Lab/Bllossom">
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<img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/64a90711c05da19ca834f690/a0VE5UCY1HCEhaHtp3mGa.png" alt="image" width="30%" height="30%">
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</a>
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# Update!
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* ~~[2024.08.09] Llama3.1 버전을 기반으로한 Bllossom-8B로 모델을 업데이트 했습니다. 기존 llama3기반 Bllossom 보다 평균 5%정도 성능 향상이 있었습니다.~~(수정중에 있습니다.)
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* [2024.06.18] 사전학습량을 **250GB**까지 늘린 Bllossom ELO모델로 업데이트 되었습니다. 다만 단어확장은 하지 않았습니다. 기존 단어확장된 long-context 모델을 활용하고 싶으신분은 개인연락주세요!
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* [2024.06.18] Bllossom ELO 모델은 자체 개발한 ELO사전학습 기반으로 새로운 학습된 모델입니다. [LogicKor](https://github.com/StableFluffy/LogicKor) 벤치마크 결과 현존하는 한국어 10B이하 모델중 SOTA점수를 받았습니다.
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LogicKor 성능표 :
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| Model | Math | Reasoning | Writing | Coding | Understanding | Grammar | Single ALL | Multi ALL | Overall |
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|:---------:|:-----:|:------:|:-----:|:-----:|:----:|:-----:|:-----:|:-----:|:----:|
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| gpt-3.5-turbo-0125 | 7.14 | 7.71 | 8.28 | 5.85 | 9.71 | 6.28 | 7.50 | 7.95 | 7.72 |
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| gemini-1.5-pro-preview-0215 | 8.00 | 7.85 | 8.14 | 7.71 | 8.42 | 7.28 | 7.90 | 6.26 | 7.08 |
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| llama-3-Korean-Bllossom-8B | 5.43 | 8.29 | 9.0 | 4.43 | 7.57 | 6.86 | 6.93 | 6.93 | 6.93 |
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# Bllossom | [Demo]() | [Homepage](https://www.bllossom.ai/) | [Github](https://github.com/MLP-Lab/Bllossom) |
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<!-- [GPU용 Colab 코드예제](https://colab.research.google.com/drive/1fBOzUVZ6NRKk_ugeoTbAOokWKqSN47IG?usp=sharing) | -->
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<!-- [CPU용 Colab 양자화모델 코드예제](https://colab.research.google.com/drive/129ZNVg5R2NPghUEFHKF0BRdxsZxinQcJ?usp=drive_link) -->
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```bash
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저희 Bllossom팀 에서 한국어-영어 이중 언어모델인 Bllossom을 공개했습니다!
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서울과기대 슈퍼컴퓨팅 센터의 지원으로 100GB가넘는 한국어로 모델전체를 풀튜닝한 한국어 강화 이중언어 모델입니다!
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한국어 잘하는 모델 찾고 있지 않으셨나요?
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- 한국어 최초! 무려 3만개가 넘는 한국어 어휘확장
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- Llama3대비 대략 25% 더 긴 길이의 한국어 Context 처리가능
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- 한국어-영어 Pararell Corpus를 활용한 한국어-영어 지식연결 (사전학습)
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- 한국어 문화, 언어를 고려해 언어학자가 제작한 데이터를 활용한 미세조정
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- 강화학습
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이 모든게 한꺼번에 적용되고 상업적 이용이 가능한 Bllossom을 이용해 여러분 만의 모델을 만들어보세욥!
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무려 Colab 무료 GPU로 학습이 가능합니다. 혹은 양자화 모델로 CPU에올려보세요 [양자화모델](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B-4bit)
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1. Bllossom-8B는 서울과기대, 테디썸, 연세대 언어자원 연구실의 언어학자와 협업해 만든 실용주의기반 언어모델입니다! 앞으로 지속적인 업데이트를 통해 관리하겠습니다 많이 활용해주세요 🙂
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2. 초 강력한 Advanced-Bllossom 8B, 70B모델, 시각-언어모델을 보유하고 있습니다! (궁금하신분은 개별 연락주세요!!)
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3. Bllossom은 NAACL2024, LREC-COLING2024 (구두) 발표로 채택되었습니다.
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4. 좋은 언어모델 계속 업데이트 하겠습니다!! 한국어 강화를위해 공동 연구하실분(특히논문) 언제든 환영합니다!!
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특히 소량의 GPU라도 대여 가능한팀은 언제든 연락주세요! 만들고 싶은거 도와드려요.
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The Bllossom language model is a Korean-English bilingual language model based on the open-source LLama3. It enhances the connection of knowledge between Korean and English. It has the following features:
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* **Knowledge Linking**: Linking Korean and English knowledge through additional training
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* **Vocabulary Expansion**: Expansion of Korean vocabulary to enhance Korean expressiveness.
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* **Instruction Tuning**: Tuning using custom-made instruction following data specialized for Korean language and Korean culture
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* **Human Feedback**: DPO has been applied
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* **Vision-Language Alignment**: Aligning the vision transformer with this language model
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**This model developed by [MLPLab at Seoultech](http://mlp.seoultech.ac.kr), [Teddysum](http://teddysum.ai/) and [Yonsei Univ](https://sites.google.com/view/hansaemkim/hansaem-kim)**
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## Demo Video
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<div style="display: flex; justify-content: space-between;">
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<!-- 첫 번째 컬럼 -->
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<div style="width: 49%;">
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<a>
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<img src="https://github.com/lhsstn/lhsstn/blob/main/x-llava_dem.gif?raw=true" style="width: 100%; height: auto;">
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</a>
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<p style="text-align: center;">Bllossom-V Demo</p>
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</div>
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<!-- 두 번째 컬럼 (필요하다면) -->
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<div style="width: 49%;">
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<a>
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<img src="https://github.com/lhsstn/lhsstn/blob/main/bllossom_demo_kakao.gif?raw=true" style="width: 70%; height: auto;">
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</a>
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<p style="text-align: center;">Bllossom Demo(Kakao)ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ</p>
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</div>
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</div>
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# NEWS
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* [2024.06.18] We have reverted to the non-vocab-expansion model. However, we have significantly increased the amount of pre-training data to 250GB.
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* [2024.05.08] Vocab Expansion Model Update
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* [2024.04.25] We released Bllossom v2.0, based on llama-3
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## Example code
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### Colab Tutorial
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- [Inference-Code-Link](https://colab.research.google.com/drive/1fBOzUVZ6NRKk_ugeoTbAOokWKqSN47IG?usp=sharing)
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### Install Dependencies
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```bash
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pip install torch transformers==4.40.0 accelerate
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```
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### Python code with Pipeline
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```python
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import transformers
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import torch
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model_id = "MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B"
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pipeline = transformers.pipeline(
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"text-generation",
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model=model_id,
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model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
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device_map="auto",
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)
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pipeline.model.eval()
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PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.'''
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instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
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messages = [
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{"role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
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{"role": "user", "content": f"{instruction}"}
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]
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prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
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messages,
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tokenize=False,
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add_generation_prompt=True
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)
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terminators = [
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pipeline.tokenizer.eos_token_id,
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pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
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]
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outputs = pipeline(
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prompt,
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max_new_tokens=2048,
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eos_token_id=terminators,
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do_sample=True,
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temperature=0.6,
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top_p=0.9
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)
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print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
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```
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# 물론이죠! 서울은 다양한 문화와 역사, 자연을 겸비한 도시로, 많은 관광 명소를 자랑합니다. 여기 서울의 유명한 관광 코스를 소개해 드릴게요.
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### 코스 1: 역사와 문화 탐방
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1. **경복궁**
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- 서울의 대표적인 궁궐로, 조선 왕조의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다.
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2. **북촌 한옥마을**
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- 전통 한옥이 잘 보존된 마을로, 조선시대의 생활상을 느낄 수 있습니다.
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3. **인사동**
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- 전통 문화와 현대 예술이 공존하는 거리로, 다양한 갤러리와 전통 음식점이 있습니다.
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4. **청계천**
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- 서울의 중심에 위치한 천문으로, 조깅과 산책을 즐길 수 있는 곳입니다.
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### 코스 2: 자연과 쇼핑
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1. **남산 서울타워**
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- 서울의 전경을 한눈에 볼 수 있는 곳으로, 특히 저녁 시간대에 일몰을 감상하는 것이 좋습니다.
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2. **명동**
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- 쇼핑과 음식점이 즐비한 지역으로, 다양한 브랜드와 전통 음식을 맛볼 수 있습니다.
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3. **한강공원**
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- 서울의 주요 공원 중 하나로, 조깅, 자전거 타기, 배낭 여행을 즐길 수 있습니다.
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4. **홍대**
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- 젊은이들이 즐겨 찾는 지역으로, 다양한 카페, 레스토랑, 클럽이 있습니다.
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### 코스 3: 현대와 전통의 조화
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1. **동대문 디자인 플라자 (DDP)**
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- 현대적인 건축물로, 다양한 전시와 이벤트가 열리는 곳입니다.
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2. **이태원**
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- 다양한 국제 음식과 카페가 있는 지역으로, 다양한 문화를 경험할 수 있습니다.
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3. **광화문**
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- 서울의 중심에 위치한 광장으로, 다양한 공연과 행사가 열립니다.
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4. **서울랜드**
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- 서울 외곽에 위치한 테마파크로, 가족단위 관광객들에게 인기 있는 곳입니다.
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이 코스들은 서울의 다양한 면모를 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 코스마다 시간을 조절하고, 개인의 관심사에 맞게 선택하여 방문하면 좋을 것 같습니다. 즐거운 여행 되세요!
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```
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### Python code with AutoModel
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```python
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import os
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import torch
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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model_id = 'MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B'
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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model_id,
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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device_map="auto",
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)
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model.eval()
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PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.'''
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instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
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messages = [
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{"role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
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{"role": "user", "content": f"{instruction}"}
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]
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input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
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messages,
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add_generation_prompt=True,
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return_tensors="pt"
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).to(model.device)
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terminators = [
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tokenizer.eos_token_id,
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||||||
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tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
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]
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||||||
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||||||
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outputs = model.generate(
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input_ids,
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max_new_tokens=2048,
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||||||
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eos_token_id=terminators,
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||||||
|
do_sample=True,
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||||||
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temperature=0.6,
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||||||
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top_p=0.9
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||||||
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)
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||||||
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||||||
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print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
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```
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```
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# 물론이죠! 서울은 다양한 문화와 역사, 자연을 겸비한 도시로, 많은 관광 명소를 자랑합니다. 여기 서울의 유명한 관광 코스를 소개해 드릴게요.
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### 코스 1: 역사와 문화 탐방
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1. **경복궁**
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- 서울의 대표적인 궁궐로, 조선 왕조의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다.
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2. **북촌 한옥마을**
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- 전통 한옥이 잘 보존된 마을로, 조선시대의 생활상을 느낄 수 있습니다.
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3. **인사동**
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- 전통 문화와 현대 예술이 공존하는 거리로, 다양한 갤러리와 전통 음식점이 있습니다.
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4. **청계천**
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- 서울의 중심에 위치한 천문으로, 조깅과 산책을 즐길 수 있는 곳입니다.
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### 코스 2: 자연과 쇼핑
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1. **남산 서울타워**
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- 서울의 전경을 한눈에 볼 수 있는 곳으로, 특히 저녁 시간대에 일몰을 감상하는 것이 좋습니다.
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2. **명동**
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- 쇼핑과 음식점이 즐비한 지역으로, 다양한 브랜드와 전통 음식을 맛볼 수 있습니다.
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3. **한강공원**
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- 서울의 주요 공원 중 하나로, 조깅, 자전거 타기, 배낭 여행을 즐길 수 있습니다.
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4. **홍대**
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- 젊은이들이 즐겨 찾는 지역으로, 다양한 카페, 레스토랑, 클럽이 있습니다.
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### 코스 3: 현대와 전통의 조화
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1. **동대문 디자인 플라자 (DDP)**
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- 현대적인 건축물로, 다양한 전시와 이벤트가 열리는 곳입니다.
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2. **이태원**
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- 다양한 국제 음식과 카페가 있는 지역으로, 다양한 문화를 경험할 수 있습니다.
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3. **광화문**
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- 서울의 중심에 위치한 광장으로, 다양한 공연과 행사가 열립니다.
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4. **서울랜드**
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- 서울 외곽에 위치한 테마파크로, 가족단위 관광객들에게 인기 있는 곳입니다.
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이 코스들은 서울의 다양한 면모를 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 코스마다 시간을 조절하고, 개인의 관심사에 맞게 선택하여 방문하면 좋을 것 같습니다. 즐거운 여행 되세요!
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## Citation
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**Language Model**
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```text
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@misc{bllossom,
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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},
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title = {Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean},
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year = {2024},
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journal = {LREC-COLING 2024},
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}
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```
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**Vision-Language Model**
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```text
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@misc{bllossom-V,
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author = {Dongjae Shin, Hyunseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim},
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title = {X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment},
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year = {2024},
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publisher = {GitHub},
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journal = {NAACL 2024 findings},
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paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.11399}},
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},
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}
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```
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## Contact
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- 임경태(KyungTae Lim), Professor at Seoultech. `ktlim@seoultech.ac.kr`
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- 함영균(Younggyun Hahm), CEO of Teddysum. `hahmyg@teddysum.ai`
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- 김한샘(Hansaem Kim), Professor at Yonsei. `khss@yonsei.ac.kr`
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## Contributor
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- 최창수(Chansu Choi), choics2623@seoultech.ac.kr
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- 김상민(Sangmin Kim), sangmin9708@naver.com
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- 원인호(Inho Won), wih1226@seoultech.ac.kr
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- 김민준(Minjun Kim), mjkmain@seoultech.ac.kr
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- 송승우(Seungwoo Song), sswoo@seoultech.ac.kr
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- 신동재(Dongjae Shin), dylan1998@seoultech.ac.kr
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- 임현석(Hyeonseok Lim), gustjrantk@seoultech.ac.kr
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- 육정훈(Jeonghun Yuk), usually670@gmail.com
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- 유한결(Hangyeol Yoo), 21102372@seoultech.ac.kr
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- 송서현(Seohyun Song), alexalex225225@gmail.com
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29
config.json
Normal file
29
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9
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298
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