llama-3-Korean-Bllossom-8B-GGUF

QuantFactory/llama-3-Korean-Bllossom-8B-GGUF

This is quantized version of MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B created using llama.cpp

Original Model Card

<a href="https://github.com/MLP-Lab/Bllossom"> <img src="https://github.com/teddysum/bllossom/blob/main//bllossom_icon.png?raw=true" width="40%" height="50%"> </a>

Update!

• [2024.06.18] 사전학습량을 250GB까지 늘린 Bllossom ELO모델로 업데이트 되었습니다. 다만 단어확장은 하지 않았습니다. 기존 단어확장된 long-context 모델을 활용하고 싶으신분은 개인연락주세요!
• [2024.06.18] Bllossom ELO 모델은 자체 개발한 ELO사전학습 기반으로 새로운 학습된 모델입니다. LogicKor 벤치마크 결과 현존하는 한국어 10B이하 모델중 SOTA점수를 받았습니다.

LogicKor 성능표 :

Bllossom | Demo | Homepage | Github |

<!-- [GPU용 Colab 코드예제](https://colab.research.google.com/drive/1fBOzUVZ6NRKk_ugeoTbAOokWKqSN47IG?usp=sharing) | --> <!-- [CPU용 Colab 양자화모델 코드예제](https://colab.research.google.com/drive/129ZNVg5R2NPghUEFHKF0BRdxsZxinQcJ?usp=drive_link) -->

저희 Bllossom팀 에서 한국어-영어 이중 언어모델인 Bllossom을 공개했습니다!
서울과기대 슈퍼컴퓨팅 센터의 지원으로 100GB가넘는 한국어로 모델전체를 풀튜닝한 한국어 강화 이중언어 모델입니다!
한국어 잘하는 모델 찾고 있지 않으셨나요?
 - 한국어 최초! 무려 3만개가 넘는 한국어 어휘확장
 - Llama3대비 대략 25% 더 긴 길이의 한국어 Context 처리가능
 - 한국어-영어 Pararell Corpus를 활용한 한국어-영어 지식연결 (사전학습)
 - 한국어 문화, 언어를 고려해 언어학자가 제작한 데이터를 활용한 미세조정
 - 강화학습
이 모든게 한꺼번에 적용되고 상업적 이용이 가능한 Bllossom을 이용해 여러분 만의 모델을 만들어보세욥!
무려 Colab 무료 GPU로 학습이 가능합니다. 혹은 양자화 모델로 CPU에올려보세요 [양자화모델](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B-4bit)

1. Bllossom-8B는 서울과기대, 테디썸, 연세대 언어자원 연구실의 언어학자와 협업해 만든 실용주의기반 언어모델입니다! 앞으로 지속적인 업데이트를 통해 관리하겠습니다 많이 활용해주세요 🙂
2. 초 강력한 Advanced-Bllossom 8B, 70B모델, 시각-언어모델을 보유하고 있습니다! (궁금하신분은 개별 연락주세요!!)
3. Bllossom은 NAACL2024, LREC-COLING2024 (구두) 발표로 채택되었습니다.
4. 좋은 언어모델 계속 업데이트 하겠습니다!! 한국어 강화를위해 공동 연구하실분(특히논문) 언제든 환영합니다!! 
   특히 소량의 GPU라도 대여 가능한팀은 언제든 연락주세요! 만들고 싶은거 도와드려요.

The Bllossom language model is a Korean-English bilingual language model based on the open-source LLama3. It enhances the connection of knowledge between Korean and English. It has the following features:

• Knowledge Linking: Linking Korean and English knowledge through additional training
• Vocabulary Expansion: Expansion of Korean vocabulary to enhance Korean expressiveness.
• Instruction Tuning: Tuning using custom-made instruction following data specialized for Korean language and Korean culture
• Human Feedback: DPO has been applied
• Vision-Language Alignment: Aligning the vision transformer with this language model

This model developed by MLPLab at Seoultech, Teddysum and Yonsei Univ

Demo Video

<div style="display: flex; justify-content: space-between;"> <!-- 첫 번째 컬럼 --> <div style="width: 49%;"> <a> <img src="https://github.com/lhsstn/lhsstn/blob/main/x-llava_dem.gif?raw=true" style="width: 100%; height: auto;"> </a> <p style="text-align: center;">Bllossom-V Demo</p> </div> <!-- 두 번째 컬럼 (필요하다면) --> <div style="width: 49%;"> <a> <img src="https://github.com/lhsstn/lhsstn/blob/main/bllossom_demo_kakao.gif?raw=true" style="width: 70%; height: auto;"> </a> <p style="text-align: center;">Bllossom Demo(Kakao)ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ</p> </div> </div>

NEWS

• [2024.06.18] We have reverted to the non-vocab-expansion model. However, we have significantly increased the amount of pre-training data to 250GB.
• [2024.05.08] Vocab Expansion Model Update
• [2024.04.25] We released Bllossom v2.0, based on llama-3

Example code

Colab Tutorial

• Inference-Code-Link

Install Dependencies

pip install torch transformers==4.40.0 accelerate

Python code with Pipeline

import transformers
import torch

model_id = "MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

pipeline.model.eval()

PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.'''
instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"

messages = [
    {"role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
    ]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
        messages, 
        tokenize=False, 
        add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=2048,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9
)

print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

# 물론이죠! 서울은 다양한 문화와 역사, 자연을 겸비한 도시로, 많은 관광 명소를 자랑합니다. 여기 서울의 유명한 관광 코스를 소개해 드릴게요.

### 코스 1: 역사와 문화 탐방

1. **경복궁**
   - 서울의 대표적인 궁궐로, 조선 왕조의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다.

2. **북촌 한옥마을**
   - 전통 한옥이 잘 보존된 마을로, 조선시대의 생활상을 느낄 수 있습니다.

3. **인사동**
   - 전통 문화와 현대 예술이 공존하는 거리로, 다양한 갤러리와 전통 음식점이 있습니다.

4. **청계천**
   - 서울의 중심에 위치한 천문으로, 조깅과 산책을 즐길 수 있는 곳입니다.

### 코스 2: 자연과 쇼핑

1. **남산 서울타워**
   - 서울의 전경을 한눈에 볼 수 있는 곳으로, 특히 저녁 시간대에 일몰을 감상하는 것이 좋습니다.

2. **명동**
   - 쇼핑과 음식점이 즐비한 지역으로, 다양한 브랜드와 전통 음식을 맛볼 수 있습니다.

3. **한강공원**
   - 서울의 주요 공원 중 하나로, 조깅, 자전거 타기, 배낭 여행을 즐길 수 있습니다.

4. **홍대**
   - 젊은이들이 즐겨 찾는 지역으로, 다양한 카페, 레스토랑, 클럽이 있습니다.

### 코스 3: 현대와 전통의 조화

1. **동대문 디자인 플라자 (DDP)**
   - 현대적인 건축물로, 다양한 전시와 이벤트가 열리는 곳입니다.

2. **이태원**
   - 다양한 국제 음식과 카페가 있는 지역으로, 다양한 문화를 경험할 수 있습니다.

3. **광화문**
   - 서울의 중심에 위치한 광장으로, 다양한 공연과 행사가 열립니다.

4. **서울랜드**
   - 서울 외곽에 위치한 테마파크로, 가족단위 관광객들에게 인기 있는 곳입니다.

이 코스들은 서울의 다양한 면모를 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 코스마다 시간을 조절하고, 개인의 관심사에 맞게 선택하여 방문하면 좋을 것 같습니다. 즐거운 여행 되세요!

Python code with AutoModel

import os
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = 'MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

model.eval()

PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.'''
instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"

messages = [
    {"role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
    ]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=2048,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9
)

print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

# 물론이죠! 서울은 다양한 문화와 역사, 자연을 겸비한 도시로, 많은 관광 명소를 자랑합니다. 여기 서울의 유명한 관광 코스를 소개해 드릴게요.

### 코스 1: 역사와 문화 탐방

1. **경복궁**
   - 서울의 대표적인 궁궐로, 조선 왕조의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다.

2. **북촌 한옥마을**
   - 전통 한옥이 잘 보존된 마을로, 조선시대의 생활상을 느낄 수 있습니다.

3. **인사동**
   - 전통 문화와 현대 예술이 공존하는 거리로, 다양한 갤러리와 전통 음식점이 있습니다.

4. **청계천**
   - 서울의 중심에 위치한 천문으로, 조깅과 산책을 즐길 수 있는 곳입니다.

### 코스 2: 자연과 쇼핑

1. **남산 서울타워**
   - 서울의 전경을 한눈에 볼 수 있는 곳으로, 특히 저녁 시간대에 일몰을 감상하는 것이 좋습니다.

2. **명동**
   - 쇼핑과 음식점이 즐비한 지역으로, 다양한 브랜드와 전통 음식을 맛볼 수 있습니다.

3. **한강공원**
   - 서울의 주요 공원 중 하나로, 조깅, 자전거 타기, 배낭 여행을 즐길 수 있습니다.

4. **홍대**
   - 젊은이들이 즐겨 찾는 지역으로, 다양한 카페, 레스토랑, 클럽이 있습니다.

### 코스 3: 현대와 전통의 조화

1. **동대문 디자인 플라자 (DDP)**
   - 현대적인 건축물로, 다양한 전시와 이벤트가 열리는 곳입니다.

2. **이태원**
   - 다양한 국제 음식과 카페가 있는 지역으로, 다양한 문화를 경험할 수 있습니다.

3. **광화문**
   - 서울의 중심에 위치한 광장으로, 다양한 공연과 행사가 열립니다.

4. **서울랜드**
   - 서울 외곽에 위치한 테마파크로, 가족단위 관광객들에게 인기 있는 곳입니다.

이 코스들은 서울의 다양한 면모를 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 코스마다 시간을 조절하고, 개인의 관심사에 맞게 선택하여 방문하면 좋을 것 같습니다. 즐거운 여행 되세요!

Citation

Language Model

@misc{bllossom,
  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},
  title = {Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean},
  year = {2024},
  journal = {LREC-COLING 2024},
  paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.10882}},
 },
}

Vision-Language Model

@misc{bllossom-V,
  author = {Dongjae Shin, Hyunseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim},
  title = {X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment},
  year = {2024},
  publisher = {GitHub},
  journal = {NAACL 2024 findings},
  paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.11399}},
 },
}

Contact

• 임경태(KyungTae Lim), Professor at Seoultech. [email protected]
• 함영균(Younggyun Hahm), CEO of Teddysum. [email protected]
• 김한샘(Hansaem Kim), Professor at Yonsei. [email protected]

Contributor

• 최창수(Chansu Choi), [email protected]
• 김상민(Sangmin Kim), [email protected]
• 원인호(Inho Won), [email protected]
• 김민준(Minjun Kim), [email protected]
• 송승우(Seungwoo Song), [email protected]
• 신동재(Dongjae Shin), [email protected]
• 임현석(Hyeonseok Lim), [email protected]
• 육정훈(Jeonghun Yuk), [email protected]
• 유한결(Hangyeol Yoo), [email protected]
• 송서현(Seohyun Song), [email protected]