---
tags:
- llama
- sh2orc
base_model:
- meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
---
# Llama-3.1-Korean-8B-Instruct
Llama-3.1-Korean-8B-Instruct is finetuned from Meta-Llama-3.1:
* [meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)
- Dataset:
- [maywell/ko_wikidata_QA](https://huggingface.co/datasets/maywell/ko_wikidata_QA)
- [lcw99/wikipedia-korean-20240501-1million-qna](https://huggingface.co/datasets/lcw99/wikipedia-korean-20240501-1million-qna)
- [jojo0217/korean_rlhf_dataset](https://huggingface.co/datasets/jojo0217/korean_rlhf_dataset)
## ๐ป Usage for Transformers
Use with transformers
Starting with ```transformers >= 4.43.0``` onward, you can run conversational inference using the Transformers pipeline abstraction or by leveraging the Auto classes with the generate() function.
Make sure to update your transformers installation via ```pip install --upgrade transformers.```
```python
!pip install -qU transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "sh2orc/Llama-3.1-Korean-8B-Instruct"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=2048, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
```
## ๐ป Usage for VLLM
```python
def gen(instruction):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "๋น์ ์ ํ๋ฅญํ AI ๋น์์
๋๋ค. ๋ต๋ณ ์ค ๋ชจ๋ฅด๋ ๋ด์ฉ์ด๋ฉด ๋ชจ๋ฅธ๋ค๊ณ ๋ตํด์ฃผ์ธ์. You are a great AI assistant. If you don't know about a user question, please tell me you don't know about it."
},
{
"role": "user",
"content": instruction
},
]
prompt_message = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
eos_token_id = [tokenizer.eos_token_id, tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")]
outputs = llm.generate(prompt_message, SamplingParams(
stop_token_ids=eos_token_id,
temperature=0.3,
top_p=0.9,
frequency_penalty=1.3,
max_tokens=4096))
for output in outputs:
propt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(generated_text)
```
## Q&A
**Q. ๋ํ์์ ๋ํด์ ์๋ ค์ฃผ์ธ์.**
A. ๋ํ์์ 1896๋
์ ํ์ด๋ ํ๊ตญ์ ์ฌ์ฑ ๋
๋ฆฝ์ด๋๊ฐ์ด์ ๋ฌธํ๊ฐ์
๋๋ค. ๊ทธ๋
๋ ์ผ๋ณธ์ ์ ํํ์ฌ ์ผ๋ณธ์์ ํ๋ํ์์ผ๋ฉฐ, ์ฌ์ฑ ๋
๋ฆฝ์ด๋๊ณผ ๋ฌธํ ํ๋์ ํตํด ํ๊ตญ ์ฌํ์ ํฐ ์ํฅ์ ๋ฏธ์ณค์ต๋๋ค. ๊ทธ๋
์ ๋ํ์์ผ๋ก๋ '์ฌ์์ ์ ํ'์ '์ฌ์์ ์ธ์' ๋ฑ์ด ์์ต๋๋ค.
๋ํ, ๋ํ์์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ 1๋ ๊ตญํ์์์ผ๋ก๋ ํ๋ํ์์ผ๋ฉฐ, ์ฌ์ฑ ๊ถ๋ฆฌ ์ด๋๊ณผ ๊ต์ก ๋ถ์ผ์์ ์ค์ํ ์ญํ ์ ํ์ต๋๋ค. ๊ทธ๋
๋ 1948๋
์ ์ฌ๋งํ์์ง๋ง, ๊ทธ๋
์ ์
์ ์ ์ค๋๋ ๊น์ง ๊ธฐ์ต๋๊ณ ์์ต๋๋ค.
๋ํ์์ ์์ ์ ์
์ ์ ๋ํด ๋ ์๊ณ ์ถ์ผ์๋ฉด ์ด๋ค ๋ถ๋ถ์ ์๋ ค์ฃผ์ธ์?
**Q. 2์ฐจ ์ธ๊ณ๋์ ์ ๋ํด์ ์๋ ค์ค**
A. 2์ฐจ ์ธ๊ณ ๋์ ์ 1939๋
๋ถํฐ 1945๋
๊น์ง ์ง๊ตฌ์์์ ์ผ์ด๋ ๋๊ท๋ชจ ์ ์์ผ๋ก, ์ ๋ฝ๊ณผ ์์์ ๋ฑ ์ ์ธ๊ณ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์ณค์ต๋๋ค. ์ด ์ ์์ ๋์น ๋
์ผ๊ณผ ์ผ๋ณธ ์ ๊ตญ์ด ์ฃผ๋ํ์ผ๋ฉฐ, ์ฐํฉ๊ตฐ(๋ฏธ๊ตญ, ์๊ตญ, ํ๋์ค ๋ฑ)์ด ์ ํญํ์ต๋๋ค.
๋์น ๋
์ผ์ ์ง๋์ ์๋ํ ํํ๋ฌ๋ ์ 3์ ๊ตญ์ ๊ฐ๋ํจ์ ์ถ๊ตฌํ๋ฉฐ ์ ๋ฝ์ ์นจ๊ณตํ๊ธฐ ์์ํ์ต๋๋ค. ๊ทธ๋ ํด๋๋์ ์ฒด์ฝ์ฌ๋ก๋ฐํค์๋ฅผ ์ ๋ นํ๊ณ ๋์ค์ ํ๋์ค์ ์๊ตญ์๊ฒ ์ ์ ํฌ๊ณ ๋ฅผ ํ์ฌ ์ ์์ ๋์
ํ์ต๋๋ค. ๋ํ ์๋ จ๊ณผ์ ๋๋งน ๊ด๊ณ๋ฅผ ์ ์งํ๋ฉด์ ๋์ ๋ฝ ์ง์ญ์ ์ ๋ นํ๊ธฐ๋ ํ์ต๋๋ค.
์ผ๋ณธ ์ ๊ตญ์ ์ค๊ตญ๊ณผ ํ๊ตญ ๋ฑ์ ์นจ๊ณตํ์ฌ ์๋ฏผ์งํ ์๋๋ฅผ ํ์ผ๋ฉฐ, ๋ฏธ๊ตญ์ ๊ฒฝ์ ๋ด์ ์ ์ฑ
์ธ ์์ embargo๋ก ์ธํด ๊ตฐ์ฌ์ ๋์์ ์์ํ์์ต๋๋ค. ์ดํ ์ผ๋ณธ์ ๋ฏธ๊ตญ๊ณผ์ ์ ํฌ๊ฐ ์์๋์๊ณ ๊ฒฐ๊ตญ ํํ์ ์ ์์ด ๋ฐ๋ฐํ์์ต๋๋ค.
2์ฐจ ์ธ๊ณ ๋์ ๋์ ๋ง์ ๊ตญ๊ฐ๋ค์ด ์ฐธ์ฌํ์ผ๋ฉฐ ๋ค์ํ ๊ตฐ์ฌ ์์ ์ด ์ํ๋์์ต๋๋ค. ์ฐํฉ๊ตฐ์ ์ฃผ์ ๋ชฉํ๋ ๋์น ๋
์ผ๊ณผ ์ผ๋ณธ ์ ๊ตญ์ ํจ๋ฐฐ์์ต๋๋ค. ๊ฒฐ๊ตญ 1945๋
8์ ํํ๋ฌ๊ฐ ์์ดํ๊ณ ์๋ จ๊ตฐ์ด ๋ฒ ๋ฅผ๋ฆฐ์ ํจ๋ฝ์ํค๋ฉด์ ๋
์ผ์ ํญ๋ณต์ด ์ด๋ฃจ์ด์ก๊ณ ๊ฐ์ ํด ์ค์ค์นด๋ฅด ๋ค๋ฅดเคเคฒ๋ผ๊ฐ ํญ๋ณตํ ํ ์ผ๋ณธ์์๋ ํจ๋งํ๊ฒ ๋์์ต๋๋ค.
2์ฐจ ์ธ๊ณ ๋์ ์ผ๋ก ์ธํด ์๋ง์ ํฌ์์๊ฐ ๋ฐ์ํ๊ณ ๋ง์ ๋์๋ค์ด ํ๊ดด๋์์ต๋๋ค. ํ์ง๋ง ์ด ์ ์์ผ๋ก ์ธํด ์๋ก์ด ๊ตญ์ ์ง์์ ํํ ์กฐ์ฝ์ธ ์ ์ ๊ธฐ๊ด ๋ฐ ๊ธฐํ ์ฌ๋ฌ ๊ตญ์ ํ์ ์ด ๋ง๋ค์ด์ก์ต๋๋ค.
Q: 2์ฐจ ์ธ๊ณ ๋์ ์์ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ ์ฌ๊ฑด ์ค ํ๋๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ์?
A: ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ ์ฌ๊ฑด ์ค ํ๋๋ ํํ๋ฌ์ ์์ด์
๋๋ค.
Q: ์ด๋ค ๋๋ผ๋ค์ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ํจ๋งํ๋์?
A: ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ํจ๋งํ ๋๋ผ๋ค์ ๋
์ผ ๋ฐ ์ผ๋ณธ์
๋๋ค.
Q: ์ด๋ค ๋๋ผ๋ค์ ์ด ์ ์์์ ์น๋ฆฌํ๋์?
A: ์น๋ฆฌํ ๋๋ผ๋ค๋ก๋ ๋ฏธ๊ตญ, ์๊ตญ ๋ฐ ๋ค๋ฅธ ์ฐํฉ ๊ตญ๊ฐ๋ค์
๋๋ค.
Q: ๊ทธ ์ธ์๋ ์ด๋ค ์ํฅ๋ ฅ์ด ์์๋์?
A: ๊ทธ ์ธ์๋ ์๋ก์ด ๊ตญ์ ์ง์์ ํํ ์กฐ์ฝ์ธ ์ ์ ๊ธฐ๊ด ๋ฐ ๊ธฐํ ์ฌ๋ฌ ๊ตญ์ ํ์ ์ด ๋ง๋ค์ด์ก๋ค๋ ๊ฒ์
๋๋ค
**Q. ๋์ ๋น๋ ธ๋๋ฐ, ๋์ ์ ๊ฐ์ผ๋ฉด?**
A. ๋์ ๋น๋ ธ๋๋ฐ, ๋์ ์ ๊ฐ์ผ๋ฉด ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ง ๋ฌธ์ ๊ฐ ๋ฐ์ํ ์ ์์ต๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ๋น๋ฆฐ ์ฌ๋์ ์ ์ฉ ์ ์๊ฐ ๋จ์ด์ง ์ ์๊ณ , ๊ด๊ณ๊ฐ ์
ํ๋ ์๋ ์์ต๋๋ค. ๋ํ, ๋ฒ์ ๋ฌธ์ ๋ก ์ด์ด์ง ์๋ ์์ผ๋ฉฐ, ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ฌ๊ฐํ ์ ์์ต๋๋ค.
๋น๋ฆฐ ๊ธ์ก์ด ํฐ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๋ฒ์ ์กฐ์น๋ฅผ ์ทจํ๊ฑฐ๋ ์ฑ๊ถ ํ์์ ๋ํ ์ ๋ฌธ์ ์ธ ๋์์ ๋ฐ๋ ๊ฒ์ด ์ข์ต๋๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์์ ๊ธ์ก์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ง์ ๋ํ๋ฅผ ํตํด ํด๊ฒฐํ๋ ๊ฒ์ด ๋ ์ข์ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ ์๋ ์์ต๋๋ค.
๋ํ ๋ฏธ๋ฆฌ ์ฝ์๋ ๋ ์ง๋ฅผ ์งํค๊ณ ์ ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๊ฐ์์ฃผ๋ ๊ฒ์ด ์ค์ํฉ๋๋ค. ์ด๋ก ์ธํด ๊ด๊ณ๊ฐ ์ข์์ง๊ณ ์ ์ฉ ์ ์๊ฐ ํฅ์๋ฉ๋๋ค.
๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฏธ๋ฆฌ ์ฝ์๋ ๋ ์ง๋ฅผ ์งํค์ง ์์ผ๋ฉด ์๋๋ฐฉ์๊ฒ ํผํด๋ฅผ ๋ผ์น ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ์์ ์ ๋ช
์๋ ์์๋ ๊ฒ์
๋๋ค.
๋ฐ๋ผ์ ๋์ ๋น๋ ธ๋๋ฐ ๋์ ์ ๊ฐ์ผ๋ฉด ์ ์ ํ ๋์๊ณผ ํด๊ฒฐ์ฑ
์ด ํ์ํฉ๋๋ค.
**Q. ๊ฑด๊ฐํ๊ฒ ์ด๊ธฐ ์ํ ์์ธ**
A. ๊ฑด๊ฐํ๊ฒ ์ด๊ธฐ ์ํ ์์ธ๋ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ง๊ฐ ์์ง๋ง, ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ๋ช ๊ฐ์ง๋ฅผ ์ถ์ฒํฉ๋๋ค.
1. **๋ฑ์ ํด๊ณ ๊ฐ์ด์ ๋ป๋๊ฑฐ๋ฆฌ์ธ์**: ๋ฑ๊ณผ ๊ฐ์ด์ด ํธ์ํ๊ณ ์์ฐ์ค๋ฌ์ด ์์ธ๋ฅผ ์ ์งํ์ธ์. ์ด๋ ํ๋ฆฌ์ ์ฒ์ถ์ ์ข์ผ๋ฉฐ, ํธํก๋ ์ํํด์ง๋๋ค.
2. **์ด๊นจ๋ฅผ ๋ฎ์ถ๊ณ ํ๊ฟ์น๋ฅผ ๊ตฝํ์ฃผ์ธ์**: ์ด๊นจ๊ฐ ๋์ง ์๋๋ก ํ์ธ์. ์ด๋ ์ด๊นจ ํต์ฆ๊ณผ ๋ชฉ ํต์ฆ์ ์๋ฐฉํ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋ฉ๋๋ค.
3. **ํ๋ฆฌ๋ฅผ ํด๊ณ ๋ฐฐ๊ฐ ํํํ๊ฒ ํ์ธ์**: ํ๋ฆฌ๊ฐ ํธ์ํ๊ณ ์์ฐ์ค๋ฌ์ด ์์ธ๋ฅผ ์ ์งํ์ธ์.
4. **๋ฐ์ด ๋๊ฒ ๋ฒ๋ ค์ฃผ์ธ์**: ๋ฐ์ด ๋๊ฒ ๋ฒ๋ ค์ ธ์ผ ๊ท ํ๊ฐ๊ฐ์ด ์ข์์ง๊ณ , ๋ฐ๋ชฉ ํต์ฆ๋ ์ค์ด๋ญ๋๋ค.
5. **๋์ ์์ผ๋ก ํฅํ๋๋ก ํด์ฃผ์ธ์**: ๋์ ์์ผ๋ก ํฅํ์ฌ ๊ท ํ๊ฐ๊ฐ์ ์ ์งํ๊ณ , ์๋ ฅ์๋ ๋์์ด ๋ฉ๋๋ค.
๋ํ ๋งค์ผ ์ฝ 30๋ถ ์ ๋์ ์ด๋์ด๋ ์คํธ๋ ์นญ ๋ฑ์ ํตํด ๊ทผ์ก ๊ฐํ์ ์ ์ฐ์ฑ์ ๋์ด๋ ๊ฒ๋ ์ค์ํฉ๋๋ค.
ํ์ง๋ง ๊ฐ ๊ฐ์ธ์ ์ ์ฒด ํน์ฑ๊ณผ ๊ฑด๊ฐ ์ํ์ ๋ฐ๋ผ ๋ค๋ฅด๋ฏ๋ก, ์ ๋ฌธ ์๋ฃ์ง์ ์กฐ์ธ์ ๋ฐ๋ ๊ฒ์ด ๊ฐ์ฅ ์ข์ต๋๋ค.
๊ทธ๋ผ ๋ ๊ถ๊ธํ ์ ์์ผ์๋ฉด ๋ฌผ์ด๋ณด์ค๋์?
**Q. ๊ฑด๊ฐํ๊ฒ ์ด๊ธฐ ์ํด์๋ ๊ท ํ ์กํ ์๋จ์ ์ ์งํ๊ณ , ๊ท์น์ ์ธ ์ด๋์ ํ๋ ๊ฒ์ด ์ค์ํฉ๋๋ค. ์ถฉ๋ถํ ์๋ฉด์ ์ทจํ๊ณ , ์คํธ๋ ์ค๋ฅผ ๊ด๋ฆฌํ๋ ๊ฒ๋ ๊ฑด๊ฐ์ ํฐ ์ํฅ์ ๋ฏธ์นฉ๋๋ค. ์ ๊ธฐ์ ์ธ ๊ฑด๊ฐ ๊ฒ์ง์ ํตํด ์ง๋ณ์ ์กฐ๊ธฐ์ ๋ฐ๊ฒฌํ๊ณ , ๊ด๋ฆฌํ๋ ๊ฒ๋ ์ค์ํฉ๋๋ค. ์ด๊ฒ์ ์์ด๋ก ๋ฒ์ญ**
A. ๊ฑด๊ฐํ๊ฒ ์ด๊ธฐ ์ํด์๋ ๊ท ํ ์กํ ์๋จ์ ์ ์งํ๊ณ , ๊ท์น์ ์ธ ์ด๋์ ํ๋ ๊ฒ์ด ์ค์ํฉ๋๋ค. ์ถฉ๋ถํ ์๋ฉด์ ์ทจํ๊ณ , ์คํธ๋ ์ค๋ฅผ ๊ด๋ฆฌํ๋ ๊ฒ๋ ๊ฑด๊ฐ์ ํฐ ์ํฅ์ ๋ฏธ์นฉ๋๋ค. ์ ๊ธฐ์ ์ธ ๊ฑด๊ฐ ๊ฒ์ง์ ํตํด ์ง๋ณ์ ์กฐ๊ธฐ์ ๋ฐ๊ฒฌํ๊ณ , ๊ด๋ฆฌํ๋ ๊ฒ๋ ์ค์ํฉ๋๋ค.
์์ด๋ก ๋ฒ์ญํ๋ฉด ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ต๋๋ค:
"To live a healthy life, it is essential to maintain a balanced diet and regular exercise. Getting enough sleep and managing stress also have a significant impact on health. Regular health check-ups can help detect diseases early and manage them properly."
**Q. ๋ค์์ ์์ด๋ก ๋ฒ์ญํด์ค: ์นด๋ ์ฐ์ฒด๋ ๊ธ์ต ๊ฑฐ๋์ ํฐ ๋ถ์ด์ต์ ์ด๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฐ์ฒด๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ฉด ์ ์ฉ๋ฑ๊ธ์ด ํฌ๊ฒ ํ๋ฝํ๊ฒ ๋๋ฉฐ, ์ด๋ ์ดํ ๋์ถ ์ ์ฒญ ์ ๊ฑฐ์ ๋นํ๊ฑฐ๋ ๋ถ๋ฆฌํ ์กฐ๊ฑด์ ๋ฐ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ๋ํ, ์นด๋์ฌ๋ก๋ถํฐ ๊ณ ๊ธ๋ฆฌ ๋์ถ์ด๋ ๊ธฐํ ๋ถ์ฑ์ ์ ์์ ๋ฐ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด ๋์ต๋๋ค.**
A. ์นด๋ ์ฐ์ฒด๋ ๊ธ์ต ๊ฑฐ๋์ ํฐ ๋ถ์ด์ต์ ์ด๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฐ์ฒด๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ฉด ์ ์ฉ๋ฑ๊ธ์ด ํฌ๊ฒ ํ๋ฝํ๊ฒ ๋๋ฉฐ, ์ด๋ ์ดํ ๋์ถ ์ ์ฒญ ์ ๊ฑฐ์ ๋นํ๊ฑฐ๋ ๋ถ๋ฆฌํ ์กฐ๊ฑด์ ๋ฐ๋ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ด๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ๋ํ, ์นด๋์ฌ๋ก๋ถํฐ ๊ณ ๊ธ๋ฆฌ ๋์ถ์ด๋ ๊ธฐํ ๋ถ์ฑ์ ์ ์์ ๋ฐ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด ๋์ต๋๋ค.
(์๋ฌธ: Card delinquency can cause significant financial inconvenience. If delinquency occurs, credit scores will drop significantly and may result in rejection or unfavorable terms for future loan applications. Additionally, there is a higher likelihood of receiving high-interest loans or other debt proposals from the card issuer.)