DataVortexS-10.7B-dpo-v1.7
Our Team
| Research & Engineering | Product Management |
|---|---|
| Kwangseok Yang | Seunghyun Choi |
| Jeongwon Choi | Hyoseok Choi |
Model Details
Base Model
Trained On
- OS: Ubuntu 22.04
- GPU: H100 80GB 4ea
- transformers: v4.36.2
Instruction format
It follows Alpaca (Chat) format.
E.g.
text = """\
### System:
당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다.
### User:
대한민국의 수도는 어디야?
### Assistant:
대한민국의 수도는 서울입니다.
### User:
서울 인구는 총 몇 명이야?
"""
Model Benchmark
Ko LM Eval Harness
| Task | 0-shot | 5-shot | 10-shot | 50-shot |
|---|---|---|---|---|
| kobest_boolq | 0.886844 | 0.917351 | 0.921621 | 0.919476 |
| kobest_copa | 0.805514 | 0.856782 | 0.864773 | 0.87793 |
| kobest_hellaswag | 0.505714 | 0.512116 | 0.50608 | 0.512187 |
| kobest_sentineg | 0.357169 | 0.974811 | 0.987404 | 0.979848 |
| Average | 0.63881 | 0.815265 | 0.81997 | 0.82236 |
Ko-LLM-Leaderboard
| Average | Ko-ARC | Ko-HellaSwag | Ko-MMLU | Ko-TruthfulQA | Ko-CommonGen V2 |
|---|---|---|---|---|---|
| 55.81 | 55.55 | 63.39 | 51.57 | 48.23 | 60.33 |
Implementation Code
This model contains the chat_template instruction format.
You can use the code below.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.7")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.7")
messages = [
{"role": "system", "content": "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다."},
{"role": "user", "content": "대한민국의 수도는 어디야?"},
{"role": "assistant", "content": "대한민국의 수도는 서울입니다."},
{"role": "user", "content": "서울 인구는 총 몇 명이야?"}
]
encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)
generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])
License
This model is licensed under the cc-by-nc-4.0. which allows others to share and adapt the model for non-commercial purposes.