Llama-2-Ko-70b-GPTQ

• 모델 제작자: beomi
• 원본 모델: Llama-2-ko-70b

Description

이 레포는 Llama-2-ko-70b의 GPTQ 모델 파일을 포함하고 있습니다.

Provided files and GPTQ parameters

하드웨어와 요구사항에 가장 적합한 양자화 매개변수를 선택할 수 있도록 여러 가지(곧) 양자화 매개변수가 제공됩니다. 각 양자화는 다른 브랜치에 있습니다. 모든 GPTQ 양자화는 AutoGPTQ로 만들어졌습니다.

GPTQ 파라미터 정보

• Bits: 양자화된 모델의 비트 크기입니다.
• GS: GPTQ 그룹 사이즈. 숫자가 높을수록 VRAM을 덜 사용하지만 양자화 정확도가 낮아집니다. "None"은 가능한 가장 낮은 값입니다.
• Act Order: True or False. desc_act으로도 알려져 있습니다. 참이면 양자화 정확도가 향상됩니다.
• Damp %: 샘플이 정량화를 위해 처리되는 방식에 영향을 주는 GPTQ 매개변수입니다. 0.01이 기본값이지만 0.1을 사용하면 정확도가 약간 향상됩니다.
• GPTQ dataset: 정량화에 사용되는 데이터 세트입니다. 모델 학습에 더 적합한 데이터 세트를 사용하면 정량화 정확도가 향상될 수 있습니다. GPTQ 데이터 세트는 모델 학습에 사용된 데이터 세트와 동일하지 않으므로 학습 데이터 세트에 대한 자세한 내용은 원본 모델 repo를 참조하세요.
• Sequence Length: 정량화에 사용된 데이터 세트 시퀀스의 길이입니다. 이상적으로는 모델 시퀀스 길이와 동일합니다. 일부 매우 긴 시퀀스 모델(16+K)의 경우 더 짧은 시퀀스 길이를 사용해야 할 수도 있습니다. 시퀀스 길이가 짧다고 해서 양자화된 모델의 시퀀스 길이가 제한되는 것은 아닙니다. 이는 긴 추론 시퀀스의 양자화 정확도에만 영향을 미칩니다.
• ExLlama Compatibility: Exllama로 이 파일을 로드할 수 있는지의 여부이며, 현재 4비트의 라마 모델만 지원합니다.

Branch	Bits	GS	Act Order	Damp %	GPTQ Dataset	Seq Len	Size	ExLlama	Desc
main	4	None	Yes	0.1	wikitext	4096	35.8 GB	Yes	4-bit, Act Order 포함. VRAM 사용량을 줄이기 위한 group size -1.

Original model card: Llama 2 ko 70b

🚧 Note: this repo is under construction 🚧

Llama-2-Ko 🦙🇰🇷

Llama-2-Ko serves as an advanced iteration of Llama 2, benefiting from an expanded vocabulary and the inclusion of a Korean corpus in its further pretraining. Just like its predecessor, Llama-2-Ko operates within the broad range of generative text models that stretch from 7 billion to 70 billion parameters. This repository focuses on the 70B pretrained version, which is tailored to fit the Hugging Face Transformers format. For access to the other models, feel free to consult the index provided below.

Model Details

Model Developers Junbum Lee (Beomi)

Variations Llama-2-Ko will come in a range of parameter sizes — 7B, 13B, and 70B — as well as pretrained and fine-tuned variations.

Input Models input text only.

Output Models generate text only.

Usage

Use with 8bit inference

• Requires > 74GB vram (compatible with 4x RTX 3090/4090 or 1x A100/H100 80G or 2x RTX 6000 ada/A6000 48G)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "beomi/llama-2-ko-70b", 
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto",
)
tk = AutoTokenizer.from_pretrained('beomi/llama-2-ko-70b')
pipe = pipeline('text-generation', model=model_8bit, tokenizer=tk)
def gen(x):
    gended = pipe(f"### Title: {x}\n\n### Contents:",  # Since it this model is NOT finetuned with Instruction dataset, it is NOT optimal prompt.
        max_new_tokens=300,
        top_p=0.95,
        do_sample=True,
    )[0]['generated_text']
    print(len(gended))
    print(gended)

Use with bf16 inference

• Requires > 150GB vram (compatible with 8x RTX 3090/4090 or 2x A100/H100 80G or 4x RTX 6000 ada/A6000 48G)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "beomi/llama-2-ko-70b", 
    device_map="auto",
)
tk = AutoTokenizer.from_pretrained('beomi/llama-2-ko-70b')
pipe = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tk)
def gen(x):
    gended = pipe(f"### Title: {x}\n\n### Contents:",  # Since it this model is NOT finetuned with Instruction dataset, it is NOT optimal prompt.
        max_new_tokens=300,
        top_p=0.95,
        do_sample=True,
    )[0]['generated_text']
    print(len(gended))
    print(gended)

Model Architecture

Llama-2-Ko is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture based on Llama-2.

	Training Data	Params	Content Length	GQA	Tokens	LR
Llama-2-Ko 70B	A new mix of Korean online data	70B	4k	✅	>20B	1e-5
*Plan to train upto 300B tokens
Vocab Expansion
Model Name	Vocabulary Size	Description
---	---	---
Original Llama-2	32000	Sentencepiece BPE
Expanded Llama-2-Ko	46592	Sentencepiece BPE. Added Korean vocab and merges
*Note: Llama-2-Ko 70B uses 46592 not 46336(7B), will update new 7B model soon.

Tokenizing "안녕하세요, 오늘은 날씨가 좋네요. ㅎㅎ"

Model	Tokens
Llama-2	['▁', '안', '<0xEB>', '<0x85>', '<0x95>', '하', '세', '요', ',', '▁', '오', '<0xEB>', '<0x8A>', '<0x98>', '은', '▁', '<0xEB>', '<0x82>', '<0xA0>', '씨', '가', '▁', '<0xEC>', '<0xA2>', '<0x8B>', '<0xEB>', '<0x84>', '<0xA4>', '요', '.', '▁', '<0xE3>', '<0x85>', '<0x8E>', '<0xE3>', '<0x85>', '<0x8E>']
Llama-2-Ko *70B	['▁안녕', '하세요', ',', '▁오늘은', '▁날', '씨가', '▁좋네요', '.', '▁', 'ㅎ', 'ㅎ']
Tokenizing "Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models"
Model	Tokens
---	---
Llama-2	['▁L', 'l', 'ama', '▁', '2', ':', '▁Open', '▁Foundation', '▁and', '▁Fine', '-', 'T', 'un', 'ed', '▁Ch', 'at', '▁Mod', 'els']
Llama-2-Ko 70B	['▁L', 'l', 'ama', '▁', '2', ':', '▁Open', '▁Foundation', '▁and', '▁Fine', '-', 'T', 'un', 'ed', '▁Ch', 'at', '▁Mod', 'els']

Model Benchmark

LM Eval Harness - Korean (polyglot branch)

• Used EleutherAI's lm-evaluation-harness https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/tree/polyglot

TBD

Note for oobabooga/text-generation-webui

Remove ValueError at load_tokenizer function(line 109 or near), in modules/models.py.

diff --git a/modules/models.py b/modules/models.py
index 232d5fa..de5b7a0 100644
--- a/modules/models.py
+++ b/modules/models.py
@@ -106,7 +106,7 @@ def load_tokenizer(model_name, model):
                 trust_remote_code=shared.args.trust_remote_code,
                 use_fast=False
             )
-        except ValueError:
+        except:
             tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
                 path_to_model,
                 trust_remote_code=shared.args.trust_remote_code,

Since Llama-2-Ko uses FastTokenizer provided by HF tokenizers NOT sentencepiece package, it is required to use use_fast=True option when initialize tokenizer. Apple Sillicon does not support BF16 computing, use CPU instead. (BF16 is supported when using NVIDIA GPU)

LICENSE

• Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License, under LLAMA 2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT
• Full License available at: https://huggingface.co/beomi/llama-2-ko-70b/blob/main/LICENSE
• For Commercial Usage, contact Author.

Citation

@misc {l._junbum_2023,
    author       = { {L. Junbum} },
    title        = { llama-2-ko-70b },
    year         = 2023,
    url          = { https://huggingface.co/beomi/llama-2-ko-70b },
    doi          = { 10.57967/hf/1130 },
    publisher    = { Hugging Face }
}