Rogue-28B-MIX
한국어 reasoning + multimodal mix 모델.
🏛️ 가문 계보
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 증조부 (Great-Grandfather) │
│ Qwen-3.6-27B │
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│
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┌──────────────────────────────────────────┐
│ 조부 (Grandfather) │
│ Darwin-3.6-28B │
└──────────────────────────────────────────┘
│
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┌──────────────────────────────────────────┐
│ 아빠 (Father) │
│ FINAL-Bench/Darwin-28B-KR │
│ - 한국어 특화 reasoning 모델 │
└──────────────────────────────────────────┘
│
×× 교배 ××
│
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 엄마 (Mother) │
│ NewenAI/QuettaLLMs-27B-Koreasoner-V3 │
│ - K-AI Leaderboard 1위 │
└──────────────────────────────────────────┘
│
▼
╔══════════════════════════════════════════╗
║ 자식 (Child) — 본 모델 ║
║ ginigen-ai/Rogue-28B-MIX ║
║ ║
║ - 친가의 reasoning 계승 ║
║ - 외가의 한국어 K-AI 지식 계승 ║
║ - <think> 추론 트레이스 보존 ║
║ - 멀티모달 헤드 보존 ║
╚══════════════════════════════════════════╝
🎓 학습 개요
- 친가 × 외가 모델 가중치 머지
- K-AI 도메인 데이터로 추가 SFT
- K-AI Leaderboard Docker 호환 형식 정비
📊 평가
한국어 공개 10 데이터셋, 100문제 × 1 seed.
| Dataset | Rogue-28B-MIX | 엄마(Quetta) |
|---|---|---|
| CLIcK | 84% | 85% |
| KMMLU History | 48% 🏆 | 45% |
| KMMLU Law | 25% | 26% |
| KMMLU Health | 81% 🏆 | 80% |
| HAERAE GK | 63% | 66% |
| HAERAE History | 89% | 90% |
| HAERAE Linguistics | 90% | 95% |
| KoBEST Hellaswag | 95% | 97% |
| KoBEST COPA | 98% | 99% |
| KoBEST BoolQ | 97% | 97% |
| Macro Avg | 77.0% | 78.0% |
K-AI Leaderboard 핵심 카테고리(의료·역사)에서 엄마 추월.
🎯 사용법
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "ginigen-ai/Rogue-28B-MIX"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
model_id, trust_remote_code=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
prompt = "한국의 추석에 대해 설명해주세요."
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True
)
out = model.generate(
inputs.to(model.device),
max_new_tokens=512,
do_sample=False,
)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=False))
🛠️ 사양
- 파라미터: 28B (multimodal)
- 양자화: bf16
- 컨텍스트: 8K (확장 가능)
- 언어: 한국어 + 영어
- 추론:
<think>reasoning trace - License: Apache 2.0
🤝 출처
학습 데이터셋
한국지능정보사회진흥원(NIA) AI Hub 한국어 대용량 말뭉치를 기반으로 학습하였습니다.
📂 한국어 대화 데이터셋
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=272📂 의료·법률 전문 서적 말뭉치
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71487📂 국가기록물 초거대 AI 학습 말뭉치
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71788📂 금융·법률 문서 기계독해 데이터
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71610📂 멀티세션·대화 관련 말뭉치 데이터
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=511&topMenu=100&aihubDataSe=dataPckage&dataPckageSn=1📂 전문 의학지식 데이터
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71874📂 한국어 생성 기반 상식추론 데이터셋
https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=459