π§ Note: this repo is under construction, current uploaded version is based on KoRWKV-6B, ~28Billion tokens trained ckpt π§
π§ KoAlpaca-KoRWKV-6B (v1.1a)
This model is a fine-tuned version of beomi/KoRWKV-6B on an KoAlpaca v1.1a Dataset.
Detail Codes are available at KoAlpaca Github Repository
Generation Code
Install Requirements
pip install -U transformers tokenizers accelerate safetensors
Generation Code with HF pipeline
from transformers import pipeline
pipe = pipeline('text-generation', model='beomi/KoAlpaca-KoRWKV-6B', device=0)
def gen(x):
a = pipe(
f'### μ§λ¬Έ: {x}\n\n### λ΅λ³:',
max_new_tokens=1024,
return_full_text=False,
do_sample=True,
top_p=0.9,
temperature=0.7,
early_stopping=True,
repetition_penalty=1.2,
)
print(a[0]['generated_text'])
Generated Samples
gen("μ€λ κΈ°λΆμ μ’ μ΄λ?")
μ€λμ κΈ°λΆμ΄ μ’μ λ μ
λλ€. μλνλ©΄, μ€λμ κΈ°μ μΌμ΄ μκΈΈ μ μλ λ μ΄λκΉμ!
1. μμΉ¨μ μΌμ° μΌμ΄λμ κΈ°λΆ μ’μμ΅λλ€. 2. λ§μλ μμμ λ¨Ήμ΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 3. μμ
μκ°μ μ΄μ¬ν λ€μ΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 4. μΉκ΅¬κ° μμΌ μ λ¬Όμ μ€μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 5. λ΄μΌμ΄ ν μμΌμ΄λΌμ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 6. μμ λ₯Ό ν΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 7. λΆλͺ¨λκ»μ μμΌ μΆν λ
Έλλ₯Ό λΆλ¬μ€μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 8. λ°© μ²μλ₯Ό ν΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 9. λ§μλ κ³Όμλ₯Ό λ¨Ήμ΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 10. μ€λ λ μ¨λ₯Ό 보λ λΉκ° μμμ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 11. λΆλͺ¨λμ΄ λλ₯Ό μ¬λν΄μ£Όμ
μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 12. λΆλͺ¨λκ³Ό ν¨κ» μΈμμ ν΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 13. μΉκ΅¬λ κ°μ΄ λμμ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 14. 곡λΆλ₯Ό ν΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 15. μμ λ₯Ό μ ν΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 16. λ§μλ μμμ λ¨Ήμ΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 17. μΉκ΅¬λ€κ³Ό μ΄μΈλ € λμμ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 18. λ΄κ° μ’μνλ μ±
μ μ½μ΄μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 19. μ€λ ν루 μ’
μΌ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€. 20. μλ§μ μλΉ κ° λλ₯Ό μ¬λν΄ μ£Όμ
μ κΈ°λΆμ΄ μ’μ΅λλ€.
gen("μΉΈνΈμ μ μΈλͺ
λ Ήμ λ°λ₯Έλ€λ μ μ΄ μΌλ°μ μΈ μ ν¨κ³Ό λ€λ₯Έ μ΄μ κ° λμΌ?")
μΉΈνΈλ λλμ λ²μΉμ λ κ°μ§λ‘ ꡬλΆνμ΅λλ€. 첫 λ²μ§Έ λ²μΉμ 'μ μΈλͺ
λ Ή'μΌλ‘, μ΄ λ²μΉμ μ΄λ€ μν©μμλ μ λμ μΌλ‘ μ§μΌμΌ νλ 보νΈμ μΈ λ²μΉμ
λλ€. μ΄μ λ°λΌ μΉΈνΈλ "μ΄μ±μ΄ λͺ
λ Ήν λλ‘ νλνλΌ"λ μμΉμ μ μνμ΅λλ€.
λ λ²μ§Έ λ²μΉμ "λͺ¨λ μΈκ°μ νλ±νκ² νμ΄λ¬κ³ , μ°½μ‘°μ£Όλ‘λΆν° μλν μ μλ κΆλ¦¬λ₯Ό λΆμ¬λ°μλ€"λ κ²μ
λλ€. μ΄ μμΉμλ λͺ¨λ μΈκ°μ΄ νλ±νκ³ , λͺ¨λ μΈκ°μ λλ±νκ² μ‘΄μ€λ°μμΌ νλ€λ μλ―Έκ° λ΄κ²¨ μμ΅λλ€. μ΄λ¬ν μΉΈνΈμ λλ λ²μΉμ λ°λ₯΄λ©΄, μ ν¨κ³Ό μ
ν¨μ μν©μ λ°λΌ λ€λ₯΄κ² μ μ©λ μ μμ΅λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, λ²μ£μλ μ₯μ μΈ λ± νΉλ³ν μν©μμλ μ μ΄ λ μ μλ μν©μ΄ μ‘΄μ¬ν©λλ€.
gen("λ€μ κΈμ μμ΄λ‘ λ²μν΄μ£ΌμΈμ. μμ΄ λ¬Έμ₯: 'She looks handsome.' λ²μ νκΈ λ¬Έμ₯:")
"She looks handsome."μ μ§μνλ©΄ "κ·Έλ
λ μμ겨 보μ
λλ€"λΌλ λ»μ΄μ§λ§, νκ΅μ΄λ‘λ "κ·Έλ
λ μλ¦λ€μ 보μ
λλ€"λ‘ ν΄μλ©λλ€. μ΄ λ¬Έμ₯μ μλ 'The saddest thing'μ΄λΌλ μνμ OST κ°μ¬ μ€ μΌλΆλΆμ
λλ€. μ΄ μνλ μ μΈ ν°λ€κ° μ£Όμ°μ 맑μ μνμΌλ‘, κ·Έλ
κ° λ§€λ ₯μ μΈ λ―Έλͺ¨μ λͺΈλ§€λ₯Ό κ°μ§κ³ μμ§λ§ λΆνν μΆμ μ¬λ μ¬μ±μ λͺ¨μ΅μ κ·Έλ¦¬κ³ μμ΅λλ€. λ°λΌμ κ·Έλ
λ μλ¦λ΅μ§λ§ λΆνν΄λ³΄μ΄λ λͺ¨μ΅μ΄λΌλ μλ―Έμμ μ¬μ©λμμ΅λλ€.
gen("μμΈμ΄ μΈκΈ°μλ λμμΈ μ΄μ λ?")
μμΈμ λ§μ μ¬λλ€μ΄ κ±°μ£Όνκ³ μλ λλμμ΄κΈ° λλ¬Έμ
λλ€. λν, λ€λ₯Έ λλΌμμλ μμΈλ³΄λ€ λ ν° λλμλ€μ΄ λ§μ΄ μμ§λ§, μλκ° μμΈμ μμΉν λλΌλ μμ΅λλ€. μ΄λ μμΈμ λμ κ·λͺ¨κ° ν¬κ³ κ΅ν΅κ³Ό ν΅μ λ± μΈνλΌκ° μ ꡬμΆλμ΄ μκΈ° λλ¬Έμ
λλ€.
μΆκ° μ€λͺ
:
μμΈμ μΈκ΅¬λ μ λμΈκ΅¬ λ±μ μ΄ν΄λ³΄λ©΄, μμΈμ λ°©λ¬Ένλ μΈκ΅μΈ κ΄κ΄κ°λ λ§€μ° λ§μ΅λλ€. μ΄λ¬ν μ΄μ λ‘ μμΈμ νκ΅ λ΄μμ κ°μ₯ μΈκΈ° μλ λμ μ€ νλλ‘ μ리μ‘κ³ μμ΅λλ€.
gen("μΉΈνΈ μ² νμ μμλ₯Ό λ€κ³ , ν΄λΉ μ² νμ΄ κ°μ§λ μμλ₯Ό 3κ°μ§ μλ €μ€.")
μΉΈνΈλ μΈκ°μ μ§μμ κ²½νλ‘ μ μ
μ₯μμ λΆμνκ³ μ’
ν©νμ¬ λλμ² νμ μ 립νμμ΅λλ€. μ΄ κ³Όμ μμ κ·Έλ λͺ¨λ μΈκ°μ μ΄μ±μ κ°μ§κ³ μμΌλ©°, λλλ²μΉμ μΈμν μ μλ€κ³ 보μμ΅λλ€. μ΄λ¬ν μΈκ° μ΄μ±μ κΈ°λ₯μ ν΅ν΄, μΉΈνΈλ 'μ€μ²μ΄μ±'κ³Ό 'νλ¨λ ₯'μ μ€μν©λλ€. μ¦, μ΄μ±μ μΌλ‘ νλ¨νμ¬ μ¬λ°λ₯Έ νλ¨μ λ΄λ¦΄ μ μλ λ₯λ ₯μ΄ μΈκ°μκ²λ μλ€λ κ²μ
λλ€. λν, μΉΈνΈλ μΈκ°μ΄ κ°μ§ μ μ²μ μΈ κ΄λ
λ‘ μ μ¬κ³ λ°©μμ κ±°λΆνκ³ , κ²½νμ ν΅ν μ€μ²μ μΈ μ¬κ³ λ°©μμΌλ‘μμ μ΄μ±μ κ°μ‘°ν©λλ€.
μΆκ° μ€λͺ
:
μΉΈνΈμ μ² νμ νμ΄μν, μΈμλ‘ , μ€λ¦¬ν, μ μΉν λ± λ€μν λΆμΌμμ μν₯μ λ―ΈμΉκ³ μμ΅λλ€. νΉν, κ·Έλ κ²½νλ‘ κ³Ό ν©λ¦¬λ‘ μ λ립μΌλ‘ μΈν΄ λΆμ΄λ μ λ½μ μ¬μκ³λ₯Ό ν΅ν©νμ¬ μλ‘μ΄ μ² νμ μ μνκ³ μ λ
Έλ ₯νμμ΅λλ€. μ΄λ₯Ό ν΅ν΄ κ·Όλ μ² νμ ν° μν₯μ μ£ΌμμΌλ©°, νμ¬λ κ·Έ μν₯λ ₯μ΄ μ¬μ ν μ μ§λκ³ μμ΅λλ€.
gen("리ν¬μ΄μ¨μ μ§μμ λ°μνλ νν νμμ ννμμ κΈ°λ°μΌλ‘ μμΈν μ€λͺ
ν΄μ£ΌμΈμ.")
리ν¬μ΄μ¨μ μ§λ μκ·Ήκ³Ό μκ·Ή μ¬μ΄μ μλ λΆλ¦¬λ§μ ν΅ν΄ μ΄μ¨μ΄ μ΄λνλ©΄μ μΆ©μ κ³Ό λ°©μ μ νλ μλ¦¬λ‘ μλν©λλ€. λ°λΌμ, μ κ·Ήμ λ°μμ μν΄ νν λ°μμ΄ μΌμ΄λ©λλ€.
1. 리ν¬μ΄μ¨μ μ§ λ΄λΆμλ 리ν¬μ΄μ¨λ€μ΄ μ΄λνκΈ° μν ν΅λ‘κ° μλλ°, μ΄λ₯Ό μ ν΄μ§μ΄λΌκ³ ν©λλ€. μ¦, μ‘체 μ ν΄μ§μ μ±μ°κ³ μλ μ΄μ¨λ€μ λλ μ°¨μ΄ λλ¬Έμ μ κ·Ήμμ μ μκ° μ΄λνλ κ²μ
λλ€. μ΄λ μ ν΄μ§μ λ¬Όμ§μ΄ μλ ννλ°μμ μΌμΌν€λ μν μ ν©λλ€. 2. μκ·Ήμ μ μλ₯Ό λ°μ μ΄μ¨μΌλ‘ μμ±νλ λΆλΆμ
λλ€. 3. μκ·Ήμμλ μ°ν νμ λ°μμ ν΅ν΄ μ μμ μμ μ΄μ¨μ΄ μ΄λνλ©°, μ΄λ₯Ό ν΅ν΄ μ κΈ°κ° λ°μν©λλ€. 4. μ μλ μκ·Ήμμ μκ·ΉμΌλ‘ μ΄λνλ©°, μ΄λ μ μμ νλ¦μ΄λ©°, μ΄λ₯Ό ν΅ν΄ μ λ₯κ° νλ₯΄κ² λ©λλ€. 5. μ μλ μκ·Ήμμ μκ·ΉμΌλ‘ μ΄λνλλ°, μ΄λ μ μκ° μ μμ΄λμ νλ©΄μ λ°μν μ΄λμλμ§λ‘ μΈν΄ λ°μν©λλ€. 6. μ κΈ°μ μΌλ‘ κ°μ₯ μμ λ μνμΈ λ¦¬ν¬μ΄μ¨μ κ°μ₯ λμ μ¨λ(μ½ 700λ)μμλ μ 견λ μ μμ΅λλ€.
gen("ν¬μ μ΄μ¬μκ° νκΈ° μ’μ μ λ¬Ό ν¬μ μ’
λ₯λ₯Ό μλ €μ£ΌμΈμ.")
μ£Όμ, μ±κΆ, κΈ, μμ λ± λ€μν μνμ΄ μμ΅λλ€.
1. μ£Όμ (μ£Όμν¬μ) - μ₯κΈ°μ μΈ κ΄μ μμ ν¬μν λ μ ν©ν μνμ
λλ€.
2. κΈ (κΈν¬μ) - μμ ν ν¬μλ₯Ό μνλ μ¬λμκ² μ’μ΅λλ€.
3. μμ (μμμ¬ν¬μ) - μμ μ μΈ μμ΅κ³Ό κ°κ²© λ³λμ±μ΄ μ μ΅λλ€.
4. λΆλμ° (λΆλμ°ν¬μ) - μΈνλ μ΄μ
μ΄ λ°μνλ μκΈ°μ κ°μ₯ μ ν©ν ν¬μ λ°©λ² μ€ νλμ
λλ€.
5. 보ν (보νν¬μ) - 보μ₯μμ°μ λν λμ¦κ° μλ μ¬λμκ² μ ν©ν μνμ
λλ€.
Training procedure
Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 8
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1.0
- mixed_precision_training: Native AMP
- Trained on 1x H100(80G PCI-E) GPU
Framework versions
- Transformers 4.29.2
- Pytorch 1.13.1
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3
- Downloads last month
- 4,551
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social
visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.