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  import torch
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  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
4
 
5
- model_id = 'MLP-KTLim/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B'
6
 
7
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
8
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
@@ -10,17 +10,17 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
10
  torch_dtype=torch.bfloat16,
11
  device_map="auto",
12
  )
13
- instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
14
 
15
  messages = [
16
  {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
17
  ]
18
 
19
- chat_template = tokenizer.apply_chat_template(
20
- messages, tokenize=False
21
- )
22
-
23
- tokend = tokenizer(chat_template, return_tensors='pt').to(model.device)
24
 
25
  terminators = [
26
  tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
@@ -28,58 +28,22 @@ terminators = [
28
  ]
29
 
30
  outputs = model.generate(
31
- **tokend,
32
- max_new_tokens=2048,
33
  eos_token_id=terminators,
34
  do_sample=True,
35
  temperature=0.6,
36
  top_p=0.9
37
  )
38
 
39
- print(tokenizer.decode(outputs[0][tokend.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
40
  ```
41
  ```
42
- assistant로, 서울의 유명한 관광지와 함께 추천해 드릴게요. 서울은 다양한 문화, 역사, 음식, 예술 다양한 경험을 제공하는 도시입니다. 다음은 서울의 대표적인 관광 코스를 추천해 드리겠습니다.
43
-
44
- ### 서울 관광 코스: 문화와 역사, 현대와 전통을 한 곳에
45
-
46
- #### 1. 인사동
47
- - **가장 먼저 방문할 곳:** 인사동
48
- - **추천 관광지:**
49
- - **인사동 상상공원:** 서울에서 가장 인기가 있는 상상공원 중 하나로, 다양한 상점과 식당들이 모여 있어 관광객에게 인기가 많습니다.
50
- - **인사동 가게:** 다양한 음식점과 카페, 전통 가게들이 모여 있어 다양한 맛을 즐길 수 있습니다.
51
-
52
- #### 2. 명동
53
- - **가장 먼저 방문할 곳:** 명동
54
- - **추천 관광지:**
55
- - **명동 광장:** 서울에서 가장 유명한 광장 중 하나로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
56
- - **명동 가게:** 전통 음식점, 카페, 전통 가게들이 모여 있어 다양한 맛을 즐길 수 있습니다.
57
-
58
- #### 3. 홍대
59
- - **가장 먼저 방문할 곳:** 홍대
60
- - **추천 관광지:**
61
- - **홍대 광장:** 홍대는 서울의 대표적인 청년 문화와 nightlife가 있는 지역으로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
62
- - **홍대 가게:** 다양한 음식점, 카페, 클럽, 카페가 모여 있어 다양한 경험을 즐길 수 있습니다.
63
-
64
- #### 4. 서울의 전통 district
65
- - **가장 먼저 방문할 곳:** 중동, 경복궁, 경복궁 광장
66
- - **추천 관광지:**
67
- - **중동:** 전통의 재현을 통해 서울의 역사와 문화를 경험할 수 있는 곳으로, 다양한 전통 가게와 음식점이 모여 있습니다.
68
- - **경복궁:** 서울의 역사와 문화를 경험할 수 있는 곳으로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
69
- - **경복궁 광장:** 서울에서 가장 큰 광장 중 하나로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
70
 
71
- #### 5. 서울의 현대가
72
- - **가장 먼저 방문할 곳:** 강남, 세종대도
73
- - **추천 관광지:**
74
- - **강남:** 서울의 현대가로, 다양한 상업 거리와 관광지들이 모여 있습니다.
75
- - **세종대도:** 서울의 현대가로, 다양한 상업 거리와 관광지들이 모여 있습니다.
76
 
77
- ### 서울 관광 코스 요약
78
- 1. **인사동:** 상상공원, 인사동 가게
79
- 2. **명동:** 명동 광장, 명동 가게
80
- 3. **홍대:** 홍대 광장, 홍대 가게
81
- 4. **서울의 전통 district:** 중동, 경복궁, 경복궁 광장
82
- 5. **서울의 현대가:** 강남, 세종대도
83
 
84
- 관광 코스는 서울의 다양한 문화와 역사, 현대와 전통을 한 곳에 모아두고 있습니다. 다양한 경험을 즐길 수 있는 다양한 관광지들이 포함되어 있어, 서울을 방문하는 것을 추천합니다.
85
  ```
 
2
  import torch
3
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
4
 
5
+ model_id = 'Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B'
6
 
7
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
8
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
 
10
  torch_dtype=torch.bfloat16,
11
  device_map="auto",
12
  )
13
+ instruction = "철수가 20개의 연필을 가지고 있었는데 영희가 절반을 가져가고 민수가 남은 5개를 가져갔으면 철수에게 남은 연필의 갯수는 몇개인가요?"
14
 
15
  messages = [
16
  {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
17
  ]
18
 
19
+ input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
20
+ messages,
21
+ add_generation_prompt=True,
22
+ return_tensors="pt"
23
+ ).to(model.device)
24
 
25
  terminators = [
26
  tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
 
28
  ]
29
 
30
  outputs = model.generate(
31
+ input_ids,
32
+ max_new_tokens=1024,
33
  eos_token_id=terminators,
34
  do_sample=True,
35
  temperature=0.6,
36
  top_p=0.9
37
  )
38
 
39
+ print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
40
  ```
41
  ```
42
+ 철수가 20개의 연필을 가지고 있었고 영희가 절반을 가져가면, 영희가 가져간 연필의 갯수는 20 / 2 = 10개입니다.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
43
 
44
+ 이제 철수가 남은 연필의 갯수를 계산해보겠습니다. 영희가 10개를 가져간 후 철수가 남은 연필의 갯수는 20 - 10 = 10개입니다.
 
 
 
 
45
 
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+ 민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
 
 
 
 
 
47
 
48
+ 따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
49
  ```