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@@ -1,3 +1,43 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ```python
2
  import torch
3
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
@@ -46,4 +86,50 @@ print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=Tru
46
  민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
47
 
48
  따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
49
- ```
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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+ ---
2
+ language:
3
+ - en
4
+ - ko
5
+ license: llama3.2
6
+ library_name: transformers
7
+ base_model:
8
+ - meta-llama/Meta-Llama-3.2-3B
9
+ ---
10
+
11
+
12
+ <a href="https://github.com/MLP-Lab/Bllossom">
13
+ <img src="https://github.com/teddysum/bllossom/blob/main//bllossom_icon.png?raw=true" width="30%" height="30%">
14
+ </a>
15
+
16
+ # Update!
17
+ * [2024.10.08] Bllossom-3B 모델이 최초 업데이트 되었습니다.
18
+
19
+
20
+
21
+ # Bllossom | [Demo]() | [Homepage](https://www.bllossom.ai/) | [Github](https://github.com/MLP-Lab/Bllossom) |
22
+
23
+ ```bash
24
+ 저희 Bllossom 팀에서 Bllossom-3B 모델을 공개합니다.
25
+ llama3.2-3B가 나왔는데 한국어가 포함 안되었다구?? 이번 Bllossom-3B는 한국어가 지원되지 않는 기본 모델을 한국어-영어로 강화모델입니다.
26
+ - 100% full-tuning으로 150GB의 정제된 한국어로 추가 사전학습 되었습니다. (GPU많이 태웠습니다)
27
+ - 굉장히 정제된 Instruction Tuning을 진행했습니다.
28
+ - 영어 성능을 전혀 손상시키지 않은 완전한 Bilingual 모델입니다.
29
+ - LogicKor 기준 5B이하 최고점수를 기록했고 6점 초반대 점수를 보입니다.
30
+ - Instruction tuning만 진행했습니다. DPO 등 성능 올릴 방법으로 튜닝해보세요.
31
+ - MT-Bench, LogicKor 등 벤치마크 점수를 잘받기 위해 정답데이터를 활용하거나 혹은 벤치마크를 타겟팅 해서 학습하지 않았습니다. (해당 벤치마크 타게팅해서 학습하면 8점도 나옵니다...)
32
+
33
+ 언제나 그랬듯 해당 모델은 상업적 이용이 가능합니다.
34
+
35
+ 1. Bllossom은 AAAI2024, NAACL2024, LREC-COLING2024 (구두) 발표되었습니다.
36
+ 2. 좋은 언어모델 계속 업데이트 하겠습니다!! 한국어 강화를위해 공동 연구하실분(특히논문) 언제든 환영합니다!!
37
+ ```
38
+
39
+
40
+
41
  ```python
42
  import torch
43
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
86
  민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
87
 
88
  따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
89
+ ```
90
+
91
+ ## Supported by
92
+
93
+ - AICA <img src="https://aica-gj.kr/images/logo.png" width="20%" height="20%">
94
+
95
+ ## Citation
96
+ **Language Model**
97
+ ```text
98
+ @misc{bllossom,
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},
100
+ title = {Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean},
101
+ year = {2024},
102
+ journal = {LREC-COLING 2024},
103
+ paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.10882}},
104
+ },
105
+ }
106
+ ```
107
+
108
+ **Vision-Language Model**
109
+ ```text
110
+ @misc{bllossom-V,
111
+ author = {Dongjae Shin, Hyunseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim},
112
+ title = {X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment},
113
+ year = {2024},
114
+ publisher = {GitHub},
115
+ journal = {NAACL 2024 findings},
116
+ paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.11399}},
117
+ },
118
+ }
119
+ ```
120
+
121
+ ## Contact
122
+ - 임경태(KyungTae Lim), Professor at Seoultech. `[email protected]`
123
+ - 함영균(Younggyun Hahm), CEO of Teddysum. `[email protected]`
124
+ - 김한샘(Hansaem Kim), Professor at Yonsei. `[email protected]`
125
+
126
+ ## Contributor
127
+ - **유한결(Hangyeol Yoo)**, [email protected]
128
+ - 신동재(Dongjae Shin), [email protected]
129
+ - 임현석(Hyeonseok Lim), [email protected]
130
+ - 원인호(Inho Won), [email protected]
131
+ - 김민준(Minjun Kim), [email protected]
132
+ - 송승우(Seungwoo Song), [email protected]
133
+ - 육정훈(Jeonghun Yuk), [email protected]
134
+ - 최창수(Chansu Choi), [email protected]
135
+ - 송서현(Seohyun Song), [email protected]