Model Card for Model ID
AI 와 빅데이터 분석 전문 기업인 Linkbricks의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 박사가 gemma-2-27b-it 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 약 38%정도의 파라미터를 한국어 CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO 한 한글 언어 모델 9천만건의 한글 뉴스 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 한국어-중국어-영어-일본어 교차 학습 데이터와 수학 및 논리판단 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이다. -토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 사용 -고객 리뷰나 소셜 포스팅 고차원 분석 및 코딩과 작문, 수학, 논리판단 등이 강화된 모델 -128k-Context Window -Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 "transformers_version": "4.46.1"
Finetuned by Mr. Yunsung Ji (Saxo), a data scientist at Linkbricks, a company specializing in AI and big data analytics about 38% of total parameters Korean CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO training model based on gemma-2-27b-it through 8 H100-80Gs as a Korean language model It is a model that has been trained to handle Korean-Chinese-English-Japanese cross-training data and 90M korean news corpus and logic judgment data for various tasks to enable cross-fertilization processing and complex Korean logic & math problems. -Tokenizer uses the base model without word expansion -Models enhanced with high-dimensional analysis of customer reviews and social posts, as well as coding, writing, math and decision making -128k-Context Window -Deepspeed Stage=3, use rslora and BAdam Layer Mode