--- language: - en - ko license: llama3 library_name: transformers base_model: - meta-llama/Meta-Llama-3-8B --- ![](https://cdn.discordapp.com/attachments/791342238541152306/1264099835221381251/image.png?ex=669ca436&is=669b52b6&hm=129f56187c31e1ed22cbd1bcdbc677a2baeea5090761d2f1a458c8b1ec7cca4b&) # QuantFactory/llama-3-Korean-Bllossom-8B-GGUF This is quantized version of [MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B) created using llama.cpp # Original Model Card # Update! * [2024.06.18] 사전학습량을 **250GB**까지 늘린 Bllossom ELO모델로 업데이트 되었습니다. 다만 단어확장은 하지 않았습니다. 기존 단어확장된 long-context 모델을 활용하고 싶으신분은 개인연락주세요! * [2024.06.18] Bllossom ELO 모델은 자체 개발한 ELO사전학습 기반으로 새로운 학습된 모델입니다. [LogicKor](https://github.com/StableFluffy/LogicKor) 벤치마크 결과 현존하는 한국어 10B이하 모델중 SOTA점수를 받았습니다. LogicKor 성능표 : | Model | Math | Reasoning | Writing | Coding | Understanding | Grammar | Single ALL | Multi ALL | Overall | |:---------:|:-----:|:------:|:-----:|:-----:|:----:|:-----:|:-----:|:-----:|:----:| | gpt-3.5-turbo-0125 | 7.14 | 7.71 | 8.28 | 5.85 | 9.71 | 6.28 | 7.50 | 7.95 | 7.72 | | gemini-1.5-pro-preview-0215 | 8.00 | 7.85 | 8.14 | 7.71 | 8.42 | 7.28 | 7.90 | 6.26 | 7.08 | | llama-3-Korean-Bllossom-8B | 5.43 | 8.29 | 9.0 | 4.43 | 7.57 | 6.86 | 6.93 | 6.93 | 6.93 | # Bllossom | [Demo]() | [Homepage](https://www.bllossom.ai/) | [Github](https://github.com/MLP-Lab/Bllossom) | ```bash 저희 Bllossom팀 에서 한국어-영어 이중 언어모델인 Bllossom을 공개했습니다! 서울과기대 슈퍼컴퓨팅 센터의 지원으로 100GB가넘는 한국어로 모델전체를 풀튜닝한 한국어 강화 이중언어 모델입니다! 한국어 잘하는 모델 찾고 있지 않으셨나요? - 한국어 최초! 무려 3만개가 넘는 한국어 어휘확장 - Llama3대비 대략 25% 더 긴 길이의 한국어 Context 처리가능 - 한국어-영어 Pararell Corpus를 활용한 한국어-영어 지식연결 (사전학습) - 한국어 문화, 언어를 고려해 언어학자가 제작한 데이터를 활용한 미세조정 - 강화학습 이 모든게 한꺼번에 적용되고 상업적 이용이 가능한 Bllossom을 이용해 여러분 만의 모델을 만들어보세욥! 무려 Colab 무료 GPU로 학습이 가능합니다. 혹은 양자화 모델로 CPU에올려보세요 [양자화모델](https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B-4bit) 1. Bllossom-8B는 서울과기대, 테디썸, 연세대 언어자원 연구실의 언어학자와 협업해 만든 실용주의기반 언어모델입니다! 앞으로 지속적인 업데이트를 통해 관리하겠습니다 많이 활용해주세요 🙂 2. 초 강력한 Advanced-Bllossom 8B, 70B모델, 시각-언어모델을 보유하고 있습니다! (궁금하신분은 개별 연락주세요!!) 3. Bllossom은 NAACL2024, LREC-COLING2024 (구두) 발표로 채택되었습니다. 4. 좋은 언어모델 계속 업데이트 하겠습니다!! 한국어 강화를위해 공동 연구하실분(특히논문) 언제든 환영합니다!! 특히 소량의 GPU라도 대여 가능한팀은 언제든 연락주세요! 만들고 싶은거 도와드려요. ``` The Bllossom language model is a Korean-English bilingual language model based on the open-source LLama3. It enhances the connection of knowledge between Korean and English. It has the following features: * **Knowledge Linking**: Linking Korean and English knowledge through additional training * **Vocabulary Expansion**: Expansion of Korean vocabulary to enhance Korean expressiveness. * **Instruction Tuning**: Tuning using custom-made instruction following data specialized for Korean language and Korean culture * **Human Feedback**: DPO has been applied * **Vision-Language Alignment**: Aligning the vision transformer with this language model **This model developed by [MLPLab at Seoultech](http://mlp.seoultech.ac.kr), [Teddysum](http://teddysum.ai/) and [Yonsei Univ](https://sites.google.com/view/hansaemkim/hansaem-kim)** ## Demo Video

Bllossom-V Demo

Bllossom Demo(Kakao)ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ

# NEWS * [2024.06.18] We have reverted to the non-vocab-expansion model. However, we have significantly increased the amount of pre-training data to 250GB. * [2024.05.08] Vocab Expansion Model Update * [2024.04.25] We released Bllossom v2.0, based on llama-3 ## Example code ### Colab Tutorial - [Inference-Code-Link](https://colab.research.google.com/drive/1fBOzUVZ6NRKk_ugeoTbAOokWKqSN47IG?usp=sharing) ### Install Dependencies ```bash pip install torch transformers==4.40.0 accelerate ``` ### Python code with Pipeline ```python import transformers import torch model_id = "MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B" pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device_map="auto", ) pipeline.model.eval() PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.''' instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?" messages = [ {"role": "system", "content": f"{PROMPT}"}, {"role": "user", "content": f"{instruction}"} ] prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) terminators = [ pipeline.tokenizer.eos_token_id, pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>") ] outputs = pipeline( prompt, max_new_tokens=2048, eos_token_id=terminators, do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9 ) print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):]) ``` ``` # 물론이죠! 서울은 다양한 문화와 역사, 자연을 겸비한 도시로, 많은 관광 명소를 자랑합니다. 여기 서울의 유명한 관광 코스를 소개해 드릴게요. ### 코스 1: 역사와 문화 탐방 1. **경복궁** - 서울의 대표적인 궁궐로, 조선 왕조의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다. 2. **북촌 한옥마을** - 전통 한옥이 잘 보존된 마을로, 조선시대의 생활상을 느낄 수 있습니다. 3. **인사동** - 전통 문화와 현대 예술이 공존하는 거리로, 다양한 갤러리와 전통 음식점이 있습니다. 4. **청계천** - 서울의 중심에 위치한 천문으로, 조깅과 산책을 즐길 수 있는 곳입니다. ### 코스 2: 자연과 쇼핑 1. **남산 서울타워** - 서울의 전경을 한눈에 볼 수 있는 곳으로, 특히 저녁 시간대에 일몰을 감상하는 것이 좋습니다. 2. **명동** - 쇼핑과 음식점이 즐비한 지역으로, 다양한 브랜드와 전통 음식을 맛볼 수 있습니다. 3. **한강공원** - 서울의 주요 공원 중 하나로, 조깅, 자전거 타기, 배낭 여행을 즐길 수 있습니다. 4. **홍대** - 젊은이들이 즐겨 찾는 지역으로, 다양한 카페, 레스토랑, 클럽이 있습니다. ### 코스 3: 현대와 전통의 조화 1. **동대문 디자인 플라자 (DDP)** - 현대적인 건축물로, 다양한 전시와 이벤트가 열리는 곳입니다. 2. **이태원** - 다양한 국제 음식과 카페가 있는 지역으로, 다양한 문화를 경험할 수 있습니다. 3. **광화문** - 서울의 중심에 위치한 광장으로, 다양한 공연과 행사가 열립니다. 4. **서울랜드** - 서울 외곽에 위치한 테마파크로, 가족단위 관광객들에게 인기 있는 곳입니다. 이 코스들은 서울의 다양한 면모를 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 코스마다 시간을 조절하고, 개인의 관심사에 맞게 선택하여 방문하면 좋을 것 같습니다. 즐거운 여행 되세요! ``` ### Python code with AutoModel ```python import os import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_id = 'MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", ) model.eval() PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.''' instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?" messages = [ {"role": "system", "content": f"{PROMPT}"}, {"role": "user", "content": f"{instruction}"} ] input_ids = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt" ).to(model.device) terminators = [ tokenizer.eos_token_id, tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>") ] outputs = model.generate( input_ids, max_new_tokens=2048, eos_token_id=terminators, do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9 ) print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)) ``` ``` # 물론이죠! 서울은 다양한 문화와 역사, 자연을 겸비한 도시로, 많은 관광 명소를 자랑합니다. 여기 서울의 유명한 관광 코스를 소개해 드릴게요. ### 코스 1: 역사와 문화 탐방 1. **경복궁** - 서울의 대표적인 궁궐로, 조선 왕조의 역사와 문화를 체험할 수 있는 곳입니다. 2. **북촌 한옥마을** - 전통 한옥이 잘 보존된 마을로, 조선시대의 생활상을 느낄 수 있습니다. 3. **인사동** - 전통 문화와 현대 예술이 공존하는 거리로, 다양한 갤러리와 전통 음식점이 있습니다. 4. **청계천** - 서울의 중심에 위치한 천문으로, 조깅과 산책을 즐길 수 있는 곳입니다. ### 코스 2: 자연과 쇼핑 1. **남산 서울타워** - 서울의 전경을 한눈에 볼 수 있는 곳으로, 특히 저녁 시간대에 일몰을 감상하는 것이 좋습니다. 2. **명동** - 쇼핑과 음식점이 즐비한 지역으로, 다양한 브랜드와 전통 음식을 맛볼 수 있습니다. 3. **한강공원** - 서울의 주요 공원 중 하나로, 조깅, 자전거 타기, 배낭 여행을 즐길 수 있습니다. 4. **홍대** - 젊은이들이 즐겨 찾는 지역으로, 다양한 카페, 레스토랑, 클럽이 있습니다. ### 코스 3: 현대와 전통의 조화 1. **동대문 디자인 플라자 (DDP)** - 현대적인 건축물로, 다양한 전시와 이벤트가 열리는 곳입니다. 2. **이태원** - 다양한 국제 음식과 카페가 있는 지역으로, 다양한 문화를 경험할 수 있습니다. 3. **광화문** - 서울의 중심에 위치한 광장으로, 다양한 공연과 행사가 열립니다. 4. **서울랜드** - 서울 외곽에 위치한 테마파크로, 가족단위 관광객들에게 인기 있는 곳입니다. 이 코스들은 서울의 다양한 면모를 경험할 수 있도록 구성되어 있습니다. 각 코스마다 시간을 조절하고, 개인의 관심사에 맞게 선택하여 방문하면 좋을 것 같습니다. 즐거운 여행 되세요! ``` ## Citation **Language Model** ```text @misc{bllossom, author = {ChangSu Choi, Yongbin Jeong, Seoyoon Park, InHo Won, HyeonSeok Lim, SangMin Kim, Yejee Kang, Chanhyuk Yoon, Jaewan Park, Yiseul Lee, HyeJin Lee, Younggyun Hahm, Hansaem Kim, KyungTae Lim}, title = {Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean}, year = {2024}, journal = {LREC-COLING 2024}, paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.10882}}, }, } ``` **Vision-Language Model** ```text @misc{bllossom-V, author = {Dongjae Shin, Hyunseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim}, title = {X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment}, year = {2024}, publisher = {GitHub}, journal = {NAACL 2024 findings}, paperLink = {\url{https://arxiv.org/pdf/2403.11399}}, }, } ``` ## Contact - 임경태(KyungTae Lim), Professor at Seoultech. `ktlim@seoultech.ac.kr` - 함영균(Younggyun Hahm), CEO of Teddysum. `hahmyg@teddysum.ai` - 김한샘(Hansaem Kim), Professor at Yonsei. `khss@yonsei.ac.kr` ## Contributor - 최창수(Chansu Choi), choics2623@seoultech.ac.kr - 김상민(Sangmin Kim), sangmin9708@naver.com - 원인호(Inho Won), wih1226@seoultech.ac.kr - 김민준(Minjun Kim), mjkmain@seoultech.ac.kr - 송승우(Seungwoo Song), sswoo@seoultech.ac.kr - 신동재(Dongjae Shin), dylan1998@seoultech.ac.kr - 임현석(Hyeonseok Lim), gustjrantk@seoultech.ac.kr - 육정훈(Jeonghun Yuk), usually670@gmail.com - 유한결(Hangyeol Yoo), 21102372@seoultech.ac.kr - 송서현(Seohyun Song), alexalex225225@gmail.com