RedWhale-tv-10.8B-ipt-v0.1

Model Card for RedWhale-tv-10.8B-ipt-v0.1

<img src="https://huggingface.co/TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-v1.0/resolve/main/company_agilesoda__icon_RWTV.png" width="648">

Model Description

The RedWhale-tv-10.8B-ipt-v0.1 is an Instruction Pre-Trained (IPT) version of the RedWhale-tv-10.8B-v1.0, created through continual training for 5000 steps using 80,000 single-turn synthetic instruction data points (not multi-turn). The training was performed on a single NVIDIA A5000 24GB GPU using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method.

Multi-turn instruction data will be explored in future iterations.

The model 사용을 원하시면 repo access 요청해주세요.

About the Model

• Name: TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-ipt-v0.1
• Foundation Model: TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-v1.0
• Train Corpus: TwinDoc/synthetic-dataset-sft-alpaca-KGID-v0
• Developed by: 애자일소다 (AGILESODA)
• Model type: mistral
• Language(s) (NLP): 한국어
• License: cc-by-nc-sa-4.0
• Paper: RedWhale: An Adapted Korean LLM Through Efficient Continual Pretraining

Load the Model

from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM

YOUR_HF_TOKEN_READ = "hf_..."

model_name_or_path = "TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-ipt-v0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, token=YOUR_HF_TOKEN_READ)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, token=YOUR_HF_TOKEN_READ)

Generate Text

messages = [
  {'content': '당신은 다양한 작업에 대한 한국어 지침을 제공하도록 훈련된 다국어 AI 모델입니다.', 'role': 'system'},
  {'content': '한국의 전통 음식은 무엇인가요?', 'role': 'user'}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
# text = '<s> [INST] 당신은 다양한 작업에 대한 한국어 지침을 제공하도록 훈련된 다국어 AI 모델입니다.\n\n한국의 전통 음식은 무엇인가요? [/INST]'

encodings = tokenizer(text, return_tensors='pt')
terminators = [tokenizer.eos_token_id] 
max_new_tokens = 64

outputs = model.generate(**encodings, eos_token_id=terminators, max_new_tokens=max_new_tokens)
generated_text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
# generated_text = '<s>  [INST] 당신은 다양한 작업에 대한 한국어 지침을 제공하도록 훈련된 다국어 AI 모델입니다.\n\n한국의 전통 음식은 무엇인가요? [/INST] 한국의 전통 음식은 다양한 지역과 계절에 따라 다양한 종류가 있습니다. 대표적인 전통 음식은 다음과 같습니다.\n\n1. **비빔밥**: 비빔밥은 다양한 재료를 섞어 만든 밥 위에 양념을 뿌려 먹는 음식입니다.\n2. **김치**: 김치는 한국의 대표적인 발효 식품'

Generate Streaming Text

from transformers import TextStreamer
text_streamer = TextStreamer(tokenizer)

messages = [
  {'content': '당신은 다양한 작업에 대한 한국어 지침을 제공하도록 훈련된 다국어 AI 모델입니다.', 'role': 'system'},
  {'content': '한국의 전통 음식은 무엇인가요?', 'role': 'user'}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
# text = '<s> [INST] 당신은 다양한 작업에 대한 한국어 지침을 제공하도록 훈련된 다국어 AI 모델입니다.\n\n한국의 전통 음식은 무엇인가요? [/INST]'

encodings = tokenizer(text, return_tensors='pt')
terminators = [tokenizer.eos_token_id] 
max_new_tokens = 64

outputs = model.generate(**encodings, eos_token_id=terminators, max_new_tokens=max_new_tokens)
generated_text = model.generate(**encodings, streamer = text_streamer, max_new_tokens = max_new_tokens)
# generated_text = '<s>  [INST] 당신은 다양한 작업에 대한 한국어 지침을 제공하도록 훈련된 다국어 AI 모델입니다.\n\n한국의 전통 음식은 무엇인가요? [/INST] 한국의 전통 음식은 다양한 지역과 계절에 따라 다양한 종류가 있습니다. 대표적인 전통 음식은 다음과 같습니다.\n\n1. **비빔밥**: 비빔밥은 다양한 재료를 섞어 만든 밥 위에 양념을 뿌려 먹는 음식입니다.\n2. **김치**: 김치는 한국의 대표적인 발효 식품'

License

<img src="https://huggingface.co/TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-v1.0/resolve/main/license__icon.png" width="324">

The content of this project, created by AGILESODA, is licensed under the Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).

Citation

@misc{vo2024redwhaleadaptedkoreanllm,
      title={RedWhale: An Adapted Korean LLM Through Efficient Continual Pretraining}, 
      author={Anh-Dung Vo and Minseong Jung and Wonbeen Lee and Daewoo Choi},
      year={2024},
      eprint={2408.11294},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2408.11294}, 
}

Built with:

<a href="http://www.agilesoda.com/sub/twin_doc.php"> <img src="https://huggingface.co/TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-v1.0/resolve/main/company_agilesoda_twindoc__icon.png" alt="AgileSoda TwinDoc Icon"> </a>