- February 2024: [🚀 Model Release 🚀] We are excited to announce the release of our initial models for the Korean language processing community! Check them out:
- Gemma는 Gemini 모델을 만들기 위해 사용된 동일한 연구와 기술로 구축된 경량화된 최신 대규모 언어모델입니다.
- Ko-Gemma는 Google의 Gemma에 의해 개발된 한국어 대규모 언어 모델로, 고려대학교 NLP & AI LAB와 HIAI 연구소가 협력하여 KULLM 데이터셋 및 수제작한 데이터셋을 활용하여 한국어 성능을 더욱 향상시킨 버전입니다.
- Ko-Gemma v1은
chat_template만을 사용하여 학습되었으므로,tokenizer.chat_template을 사용하지 않는 생성 또는 평가 작업에서는 성능이 크게 낮아질 수 있습니다. - 앞으로 우리는 한국어 데이터로 사후 학습 모델, 다양한 한국어 지시어 데이터셋으로 튜닝된 모델, 한국어에 더 최적화된 전이 모델을 출시할 계획입니다.
from transformers import AutoTokenizer, pipeline
import torch
model_and_tokenizer_path = "nlpai-lab/ko-gemma-7b-v1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_and_tokenizer_path)
pipeline = pipeline(
"text-generation",
model=model_and_tokenizer_path,
tokenizer=tokenizer,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device="cuda",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_and_tokenizer_path)
messages = [
{"role": "user",
"content": "이순신 장군에 대해 설명해주세요."},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # Don't use `pipeline.tokenizer`
print(prompt) # <bos><start_of_turn>user\n이순신 장군에 대해 설명해주세요.<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n
outputs = pipeline(
prompt,
max_new_tokens=4096,
add_special_tokens=True
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):]) # '이순신 장군은 조선 시대의 대표적인 군사 지도자이자 전략가입니다. 그는 조선 시대의 수도인 한양에서 태어났으며, 조선 시대 군대에서 다양한 지도자로 활동했습니다.\n\n이순신 장군의 가장 주목할 만한 업적 중 하나는 1592년부터 1598년까지 일본이 조선을 침공한 일본 전쟁에서의 활동입니다. 이 전쟁에서 이순신 장군은 조선 군대의 전략적인 지도자로 활동하며 일본의 침략에 저항하는 데 큰 역할을 했습니다.\n\n이순신 장군은 전투에서의 용기와 전술적 지성으로 유명했습니다. 그는 전투에서 전술적인 사고를 발휘하고 적의 약점을 공격하는 것으로 유명했습니다. 또한 그는 조선 군대의 전력을 고취하고 전투에서 승리하는 데 도움이 되는 연설과 격려의 말을 전하는 것으로도 유명했습니다.\n\n이순신 장군은 전쟁이 끝난 후에도 조선 군대에서 계속 활동하며 조선 군대의 지도자로 활동했습니다. 그는 조선 군대의 전력을 유지하고 조선의 안보를 지키는 데 큰 역할을 했습니다.\n\n이순신 장군은 조선 시대의 대표적인 군사 지도자이자 전략가로 기억되고 있습니다. 그의 용기와 전술적 지성, 그리고 조선 군대의 전력을 유지하는 데 기여한 공로는 그를 전설적인 인물로 만들었습니다.'한국어 균형 평가 작업(KoBEST: Korean Balanced Evaluation of Significant Task, M.Jang et. al)에 대해 5-shot으로 평가된 결과입니다.
| Model | WIC Acc | WIC F1 | Sentineg Acc | Sentineg F1 | Hellaswag Acc | Hellaswag F1 | COPA Acc | BoolQ Acc | BoolQ F1 | Avg F1 | Avg F1 (Excl. Sentineg, WIC) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| google/gemma-2b-it | 0.528 | 0.520 | 0.655 | 0.631 | 0.35 | 0.347 | 0.42 | 0.526 | 0.525 | 0.536 | 0.510 |
| google/gemma-7b-it | 0.508 | 0.506 | 0.736 | 0.722 | 0.352 | 0.349 | 0.42 | 0.544 | 0.543 | 0.573 | 0.545 |
| nlpai-lab/ko-gemma-2b-v1 | 0.521 | 0.420 | 0.587 | 0.517 | 0.354 | 0.350 | 0.456 | 0.595 | 0.594 | 0.506 | 0.532 |
| nlpai-lab/ko-gemma-7b-v1 | 0.563 | 0.542 | 0.788 | 0.780 | 0.39 | 0.388 | 0.488 | 0.639 | 0.638 | 0.629 | 0.608 |
- 평가는 lm-evaluation-harness를 사용했습니다. add_bos_token 옵션을 적용하여 평가했습니다.
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