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```python
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import torch
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3 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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@@ -46,4 +86,50 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=Tru
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46 |
민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
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따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
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-
```
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+
---
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+
language:
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+
- en
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+
- ko
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+
license: llama3.2
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6 |
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library_name: transformers
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7 |
+
base_model:
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8 |
+
- meta-llama/Meta-Llama-3.2-3B
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9 |
+
---
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10 |
+
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11 |
+
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+
<a href="https://github.com/MLP-Lab/Bllossom">
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13 |
+
<img src="https://github.com/teddysum/bllossom/blob/main//bllossom_icon.png?raw=true" width="30%" height="30%">
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+
</a>
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# Update!
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* [2024.10.08] Bllossom-3B 모델이 최초 업데이트 되었습니다.
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# Bllossom | [Demo]() | [Homepage](https://www.bllossom.ai/) | [Github](https://github.com/MLP-Lab/Bllossom) |
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```bash
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저희 Bllossom 팀에서 Bllossom-3B 모델을 공개합니다.
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llama3.2-3B가 나왔는데 한국어가 포함 안되었다구?? 이번 Bllossom-3B는 한국어가 지원되지 않는 기본 모델을 한국어-영어로 강화모델입니다.
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- 100% full-tuning으로 150GB의 정제된 한국어로 추가 사전학습 되었습니다. (GPU많이 태웠습니다)
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- 굉장히 정제된 Instruction Tuning을 진행했습니다.
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- 영어 성능을 전혀 손상시키지 않은 완전한 Bilingual 모델입니다.
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- LogicKor 기준 5B이하 최고점수를 기록했고 6점 초반대 점수를 보입니다.
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- Instruction tuning만 진행했습니다. DPO 등 성능 올릴 방법으로 튜닝해보세요.
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- MT-Bench, LogicKor 등 벤치마크 점수를 잘받기 위해 정답데이터를 활용하거나 혹은 벤치마크를 타겟팅 해서 학습하지 않았습니다. (해당 벤치마크 타게팅해서 학습하면 8점도 나옵니다...)
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언제나 그랬듯 해당 모델은 상업적 이용이 가능합니다.
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1. Bllossom은 AAAI2024, NAACL2024, LREC-COLING2024 (구두) 발표되었습니다.
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2. 좋은 언어모델 계속 업데이트 하겠습니다!! 한국어 강화를위해 공동 연구하실분(특히논문) 언제든 환영합니다!!
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```
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```python
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import torch
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
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따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
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```
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## Supported by
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- AICA <img src="https://aica-gj.kr/images/logo.png" width="20%" height="20%">
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+
## Citation
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+
**Language Model**
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+
```text
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98 |
+
@misc{bllossom,
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99 |
+
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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100 |
+
title = {Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean},
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101 |
+
year = {2024},
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102 |
+
journal = {LREC-COLING 2024},
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103 |
+
paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.10882}},
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104 |
+
},
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105 |
+
}
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106 |
+
```
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107 |
+
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**Vision-Language Model**
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109 |
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```text
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110 |
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@misc{bllossom-V,
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111 |
+
author = {Dongjae Shin, Hyunseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim},
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112 |
+
title = {X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment},
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113 |
+
year = {2024},
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114 |
+
publisher = {GitHub},
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115 |
+
journal = {NAACL 2024 findings},
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116 |
+
paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.11399}},
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117 |
+
},
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118 |
+
}
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119 |
+
```
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120 |
+
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121 |
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## Contact
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122 |
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- 임경태(KyungTae Lim), Professor at Seoultech. `[email protected]`
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123 |
+
- 함영균(Younggyun Hahm), CEO of Teddysum. `[email protected]`
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124 |
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- 김한샘(Hansaem Kim), Professor at Yonsei. `[email protected]`
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125 |
+
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126 |
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## Contributor
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127 |
+
- **유한결(Hangyeol Yoo)**, [email protected]
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128 |
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- 신동재(Dongjae Shin), [email protected]
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129 |
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- 임현석(Hyeonseok Lim), [email protected]
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130 |
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- 원인호(Inho Won), [email protected]
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131 |
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- 김민준(Minjun Kim), [email protected]
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132 |
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- 송승우(Seungwoo Song), [email protected]
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133 |
+
- 육정훈(Jeonghun Yuk), [email protected]
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134 |
+
- 최창수(Chansu Choi), [email protected]
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135 |
+
- 송서현(Seohyun Song), [email protected]
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