File size: 12,137 Bytes
0444474 73b2d92 0444474 9392e8b 0444474 62f26f7 0444474 9392e8b 05774d3 9392e8b 05774d3 9392e8b 0444474 20dc8a3 0444474 5f061ea 0444474 5f061ea 0444474 5f061ea 0444474 73b2d92 0444474 73b2d92 0444474 73b2d92 0444474 73b2d92 9392e8b 73b2d92 0444474 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 73b2d92 0444474 73b2d92 0444474 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 73b2d92 9392e8b 2ed20d4 9392e8b 5f061ea 9392e8b 5f061ea 9392e8b 2ed20d4 9392e8b 0444474 5f061ea 0444474 20dc8a3 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 |
---
tags:
- llama
- sh2orc
base_model:
- meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
---
# Llama-3.1-Korean-8B-Instruct
Llama-3.1-Korean-8B-Instruct is finetuned from Meta-Llama-3.1:
* [meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct)
- Dataset:
- [maywell/ko_wikidata_QA](https://huggingface.co/datasets/maywell/ko_wikidata_QA)
- [lcw99/wikipedia-korean-20240501-1million-qna](https://huggingface.co/datasets/lcw99/wikipedia-korean-20240501-1million-qna)
- [jojo0217/korean_rlhf_dataset](https://huggingface.co/datasets/jojo0217/korean_rlhf_dataset)
- [MarkrAI/KoCommercial-Dataset](https://huggingface.co/datasets/MarkrAI/KoCommercial-Dataset)
## π» Usage for Transformers
Use with transformers
Starting with ```transformers >= 4.43.0``` onward, you can run conversational inference using the Transformers pipeline abstraction or by leveraging the Auto classes with the generate() function.
Make sure to update your transformers installation via ```pip install --upgrade transformers.```
```python
!pip install -qU transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "sh2orc/Llama-3.1-Korean-8B-Instruct"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=2048, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
```
## π» Usage for VLLM
Use with transformers
Starting with ```vllm``` onward, you can run conversational inference using the vLLM pipeline abstraction with the gen() function.
Make sure to update your vllm installation via ```pip install --upgrade vllm.```
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer, pipeline
BASE_MODEL = "sh2orc/Llama-3.1-Korean-8B-Instruct"
llm = LLM(model=BASE_MODEL)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = 'right'
def gen(instruction):
messages = [
{
"role": "system",
"content": "λΉμ μ νλ₯ν AI λΉμμ
λλ€. λ΅λ³ μ€ λͺ¨λ₯΄λ λ΄μ©μ΄λ©΄ λͺ¨λ₯Έλ€κ³ λ΅ν΄μ£ΌμΈμ. You are a great AI assistant. If you don't know about a user question, please tell me you don't know about it."
},
{
"role": "user",
"content": instruction
},
]
prompt_message = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
eos_token_id = [tokenizer.eos_token_id, tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")]
outputs = llm.generate(prompt_message, SamplingParams(
stop_token_ids=eos_token_id,
temperature=0.3,
top_p=0.9,
frequency_penalty=1.3,
max_tokens=4096))
for output in outputs:
propt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(generated_text)
```
## Q&A
<div style="font-size:0.95rem">
**Q. λνμμ λν΄μ μλ €μ£ΌμΈμ.** <br>
A. λνμ(1896λ
10μ 28μΌ ~ 1948λ
2μ)μ νκ΅μ μ¬μ± λ¬Ένκ°μ΄μ μ¬νμ΄λκ°λ‘, μΌμ κ°μ κΈ°μ λνμ μΈ μ¬μ±μ£Όμ λ¬ΈμΈμΌλ‘ μλ €μ Έ μμ΅λλ€. κ·Έλ
λ μΌλ³Έμμ κ΅μ‘μ λ°μμΌλ©°, μΌλ³Έμ μ¬μ±μ£Όμ μ΄λμ μ°Έμ¬νμμ΅λλ€. λν, νκ΅μμλ μ‘°μ μ¬μκ΅μ‘ννλ₯Ό μ€λ¦½νκ³ μ¬νκ΅ μ€λ¦½ μ΄λμ μ°Έμ¬νμμ΅λλ€.
λνμμ μμ μμ€ λ± λ€μν μ₯λ₯΄λ‘ νλνμΌλ©°, κ·Έλ
μ μνλ€μ μ£Όλ‘ μ¬μ±λ€μ μΆκ³Ό μ¬ν λ¬Έμ λ₯Ό λ€λ£¨κ³ μμ΅λλ€. κ·Έλ
μ λνμμΌλ‘λ 'μ리λ', 'μκΈ', 'λΉλκΈ°' λ±μ΄ μμΌλ©°, μ΄ μ€μμλ νΉν 'μ리λ'μ κ·Έλ
κ° μ΄ κ°μ₯ μ λͺ
ν μνμ
λλ€.
λν λνμμ μΌμ κ°μ κΈ°μ νλνλ μ μΉμ μΈλ¬Όλ‘μλ μ λͺ
ν©λλ€. κ·Έλ
λ λ
립μ΄λμ μ§μ§νλ©° νμΌ μ΄λμ μ°Έμ¬νμκ³ , μ΄ν λνλ―Όκ΅ μ λΆ μ립 νμλ μ μΉμ νλμ κ³μνμ΅λλ€.
κ·Έλ
μ μμ μ μ
μ μ νκ΅ νλλ¬Ένε²μ μ¬μ±μ£Όμ μμ¬μμ μ€μν μν μ ν κ²μΌλ‘ νκ°λ©λλ€.
**Q. 2μ°¨ μΈκ³λμ μ λν΄μ μλ €μ€** <br>
A. 2μ°¨ μΈκ³ λμ μ 1939λ
λΆν° 1945λ
κΉμ§ μΌμ΄λ λκ·λͺ¨ κ΅°μ¬ μΆ©λλ‘, μ 1μ°¨ μΈκ³ λμ μ΄νμ λ°μν μ΅μ΄μ μ ꡬμ μ΄μμ΅λλ€. μ΄ μ μμ λ
μΌκ³Ό μ΄ν리μκ° μ£Όλνμ¬ λ°λ°νκ³ , μλ ¨κ³Ό λ―Έκ΅μ΄ μ£Όμ μ°ν©κ΅μΌλ‘ μ°Έμ¬νμ΅λλ€. μΌλ³Έ λν μ€λ¦½κ΅μ΄μμ§λ§, λ
μΌκ³Όμ λλ§Ή κ΄κ³λ₯Ό λ§Ίκ³ λ§μ£Όμ μ€κ΅μ μΉ¨λ΅νμμ΅λλ€.
λ
μΌμ λμΉλΉμ μλν ννλ¬κ° μ§κΆνλ©΄μ νμ₯ μ μ±
μ μΆμ§νμ¬ μ€μ€νΈλ¦¬μλ₯Ό ν©λ³νκ³ μ²΄μ½μ¬λ‘λ°ν€μλ₯Ό λΆν νμμ΅λλ€. νλμ€λ ν΄λλλ₯Ό 침곡νμ§λ§ ν¨λ°°νκ³ , μκ΅λ λ
μΌμκ² ν볡νμ΅λλ€. κ·Έλ¬λ μκ΅μμλ μμ€ν΄ μ²μΉ μ΄λ¦¬κ° μ§κΆνλ©΄μ μ ν μ΄λμ΄ νλ°ν΄μ‘κ³ , λ―Έκ΅μμλ νλν΄λ¦° D 루μ¦λ²¨νΈ λν΅λ Ήμ΄ μ¬μ λλ©΄μ μ μμ μ°Έμ¬νκΈ° μμνμ΅λλ€.
μλ ¨μ μ€νλ¦° μ§λ μλμμ λ
립μ μΈ μΈκ΅ μ μ±
μ μΆμ§νλ©° μΌλ³Έκ³Όμ λλ§Ή κ΄κ³λ₯Ό λ§Ίμμ§λ§, λμΉ λ
μΌκ³Όμ μ μμμ μΉλ¦¬νλ©΄μ μ λ½ μ μμ μν₯λ ₯μ νμ¬νκ² λ©λλ€. λ―Έκ΅κ³Ό μκ΅μμλ λμμ ν΄μ μμ μΉλ¦¬νλ©° μ λ½ λ³Έν λ‘ μ§κ²©νκ³ , μλ ¨ μμ λ² λ₯΄μ -λΌνμν μ κΉμ§ μ§κ²©ν©λλ€.
μΌλ³Έμ μ€κ΅ λ³Έν μ νκ΅ λ°λμλ μν₯λ ₯μ νμ¬νλ©° ννμ μ§μμμμ μμ κΆ νλλ₯Ό λͺ©νλ‘ μΌμμ΅λλ€. κ·Έλ¬λ λ―Έκ΅° 곡μ΅μΌλ‘ μΈν΄ μλ₯ μμ μ€ν¨μ ν¨κ» ν¨λ°°νκ² λ©λλ€.
2μ°¨ μΈκ³ λμ μλ λ§μ κ΅κ°λ€μ΄ μ°Έμ νμΌλ©°, μ¬λ§μ μλ μ½ 50~80λ°±λ§ λͺ
μ λμμ΅λλ€. μ΄ μ μμΌλ‘ μΈν΄ μ μ κΈ°κ΅¬κ° μ€λ¦½λμκ³ , κ΅μ μ°ν©μ΄λΌλ μ΄λ¦μΌλ‘ μλ €μ Έ μμ΅λλ€.
λ¬Όλ‘ μ΄κ²λ§ μκ³ μμ§ μμ μλ μμΌλ λ μμΈν μκ³ μΆλ€λ©΄ μΆκ° μ§λ¬Έμ΄λ μλ£ μμ² λΆνλ립λλ€!
**Q. λμ λΉλ Έλλ°, λμ μ κ°μΌλ©΄?** <br>
A. λμ λΉλ Έλλ°, λμ μ κ°μΌλ©΄ ν° λ¬Έμ κ° λ°μν μ μμ΅λλ€. λ¨Όμ , λΉλ¦° μ¬λκ³Ό λμΆν μ¬λ μ¬μ΄μ κ³μ½μ΄ λ§Ίμ΄μ ΈμΌ ν©λλ€. μ΄ κ³μ½μ λ²μ μΌλ‘ μΈμ λλ©°, λμΆκΈμ‘κ³Ό μ΄μμ¨, κ°κΈ° κΈ°κ° λ±μ΄ μ ν΄μ Έ μμ΅λλ€.
λμΆκΈμ λ―Έλ©νλ©΄ λ€μκ³Ό κ°μ κ²°κ³Όκ° λ°μν μ μμ΅λλ€:
1. **μ΄μ λΆκ³Ό**: λ―Έλ©λ κΈμ‘μ λν μ΄μκ° λΆκ³Όλ©λλ€. μ΄μλ μκΈμ μΌμ λΉμ¨λ‘ κ³μ°λ©λλ€.
2. **μ±λ¬΄λΆμ΄ν**: λμΆμ(λΉλ¦° μ¬λ)λ μ±λ¬΄λΆμ΄νμ£λ₯Ό λ²νκ² λ©λλ€.
3. **λ²μ μ‘°μΉ**: μ±κΆμλ λ²μμμ μμ‘μ μ κΈ°νμ¬ μμ볡ꡬλ₯Ό μ²κ΅¬νκ±°λ λ³μ μ²κ΅¬λ₯Ό ν μ μμ΅λλ€.
4. **μ μ©λ νλ½**: μ μ©νκ°λ₯Ό λ°μλ κ²½μ°μλ μ μ©λκ° νλ½νκ³ κΈμ΅κΈ°κ΄μμλ μ°¨μ
μ΄λ μΉ΄λ λ°κΈ λ±μ μ΄λ €μμ κ²ͺκ² λ©λλ€.
λ°λΌμ, λΉλ¦° λμ λ°λμ μ§κΈν΄μΌ ν©λλ€. λ§μ½ μ§κΈ λΆκ°λ₯ν κ²½μ°μλ μ¦μ ν΅λ³΄νκ³ νμνμ¬ ν΄κ²°ν΄μΌ ν©λλ€.
νμ§λ§ λͺ¨λ μν©μμ κ°λ₯ν κ²μ μλλ―λ‘ μ λ¬Έμ μΈ μλ΄μ΄λ λ²λ₯ μλ΄ λ±μ λ°μ보λ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€.
νΉμ λ κΆκΈνμ μ μμΌμ κ°μ?
**Q. 건κ°νκ² μ΄κΈ° μν μμΈ** <br>
A. 건κ°νκ² μ΄κΈ° μν μμΈλ μ¬λ¬ κ°μ§ μμκ° μμ΅λλ€. λ¨Όμ , μ’μ μμΈλ₯Ό μ μ§νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μ’μ μμΈλ κ°μ΄μ ν΄κ³ μ΄κΉ¨λ₯Ό νΈνκ² νλ κ²μ
λλ€. μ΄λ, ν리μ μλ©μ΄λ μμ°μ€λ½κ² ꡬλΆλ €μΌ ν©λλ€.
λν, μμ μμ λλ λ°μ΄ νννκ² λ
μ λΏμμΌ ν©λλ€. κ·Έλ¦¬κ³ μ μμ λλ κ· νμ μ‘κ³ μμ΄μΌ ν©λλ€.
λ€μμΌλ‘, μ΄λμ νμμ μ
λλ€. λ§€μΌ 30λΆ μ λμ λ¨μν μ΄λμ νκ±°λ μ‘°κΉ
μ΄λ μμ λ±μ μ°Έμ¬νλ©΄ μ’μ΅λλ€. λν, κ·μΉμ μΈ μμ¬μ μΆ©λΆν μλ©΄λ μ€μν©λλ€.
λ§μ§λ§μΌλ‘ μ€νΈλ μ€ κ΄λ¦¬κ° νμν©λλ€. μ€νΈλ μ€ κ΄λ¦¬ λ°©λ²μλ λͺ
μμ΄λ μ¬νΈν‘λ² λ±μ΄ μμ΅λλ€.
λ°λΌμ 건κ°νκ³ ν볡ν μΆμ μ΄κΈ° μν΄μλ μ’μ μμΈλ₯Ό μ μ§νκ³ κ·μΉμ μΈ μνμ΅κ΄κ³Ό μ΄λ λ±μ ν΅ν΄ 건κ°ν¨κ³Ό ν볡ν¨μ μΆκ΅¬ν΄μΌ ν©λλ€.
κ·Έλ¬λ λͺ¨λ μ¬λλ§λ€ λ€λ₯΄λ―λ‘ κ°μΈλ³λ‘ λ§μΆ€ν μνμ΅κ΄κ³Ό μ΄λ κ³νμ΄ νμν μλ μμ΅λλ€.
λν μμ¬λ μ λ¬Έκ°λ‘μ μ ννκ³ μ΅μ μ 보λ₯Ό μ 곡ν μ μμΌλ―λ‘ μμ¬μ μλ΄λ μΆμ²λ©λλ€.
κΆκΈνμ μ μ μΈμ λ μ§ λ¬Όμ΄λ³΄μΈμ!
**Q. 건κ°νκ² μ΄κΈ° μν΄μλ κ· ν μ‘ν μλ¨μ μ μ§νκ³ , κ·μΉμ μΈ μ΄λμ νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μΆ©λΆν μλ©΄μ μ·¨νκ³ , μ€νΈλ μ€λ₯Ό κ΄λ¦¬νλ κ²λ 건κ°μ ν° μν₯μ λ―ΈμΉ©λλ€. μ κΈ°μ μΈ κ±΄κ° κ²μ§μ ν΅ν΄ μ§λ³μ μ‘°κΈ°μ λ°κ²¬νκ³ , κ΄λ¦¬νλ κ²λ μ€μν©λλ€. μ΄κ²μ μμ΄λ‘ λ²μ** <br>
A. 건κ°νκ² μ΄κΈ° μν΄μλ κ· ν μ‘ν μλ¨μ μ μ§νκ³ , κ·μΉμ μΈ μ΄λμ νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μΆ©λΆν μλ©΄μ μ·¨νκ³ , μ€νΈλ μ€λ₯Ό κ΄λ¦¬νλ κ²λ 건κ°μ ν° μν₯μ λ―ΈμΉ©λλ€. μ κΈ°μ μΈ κ±΄κ° κ²μ§μ ν΅ν΄ μ§λ³μ μ‘°κΈ°μ λ°κ²¬νκ³ , κ΄λ¦¬νλ κ²λ μ€μν©λλ€.
μμ΄λ‘ λ²μνλ©΄ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:
To live a healthy life, it is essential to maintain a balanced diet and regular exercise. Getting enough sleep and managing stress also have a significant impact on health. Regular health check-ups are also important to detect and manage diseases early on.
λν μμ΄λ‘ λ²μλ λ¬Έμ₯μ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:
Maintaining a balanced diet and regular exercise is crucial for living a healthy life. Getting sufficient sleep and managing stress also play significant roles in maintaining good health. Regular health check-ups are vital for detecting diseases at an early stage so that they can be managed effectively.
λ λ€λ₯Έ μμ΄λ‘ λ²μλ λ¬Έμ₯μ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:
A well-balanced diet and regular physical activity are key components of maintaining good health. Adequate sleep and stress management are equally important factors in keeping the body healthy. Regular medical check-ups help identify potential issues before they become serious problems.
μ΄ μΈμλ μ¬λ¬ κ°μ§ λ°©λ²μΌλ‘ μμ΄λ‘ λ²μν μ μμ΅λλ€.
**Q. λ€μμ μμ΄λ‘ λ²μν΄μ€: μΉ΄λ μ°μ²΄λ κΈμ΅ κ±°λμ ν° λΆμ΄μ΅μ μ΄λν μ μμ΅λλ€. μ°μ²΄κ° λ°μνλ©΄ μ μ©λ±κΈμ΄ ν¬κ² νλ½νκ² λλ©°, μ΄λ μ΄ν λμΆ μ μ² μ κ±°μ λΉνκ±°λ λΆλ¦¬ν 쑰건μ λ°λ κ²°κ³Όλ₯Ό μ΄λν μ μμ΅λλ€. λν, μΉ΄λμ¬λ‘λΆν° κ³ κΈλ¦¬ λμΆμ΄λ κΈ°ν λΆμ±μ μ μμ λ°μ κ°λ₯μ±μ΄ λμ΅λλ€.** <br>
A. μΉ΄λ μ°μ²΄λ κΈμ΅ κ±°λμ ν° λΆμ΄μ΅μ μ΄λν μ μμ΅λλ€. μ°μ²΄κ° λ°μνλ©΄ μ μ©λ±κΈμ΄ ν¬κ² νλ½νκ² λλ©°, μ΄λ μ΄ν λμΆ μ μ² μ κ±°μ λΉνκ±°λ λΆλ¦¬ν 쑰건μ λ°λ κ²°κ³Όλ₯Ό μ΄λν μ μμ΅λλ€. λν, μΉ΄λμ¬λ‘λΆν° κ³ κΈλ¦¬ λμΆμ΄λ κΈ°ν λΆμ±μ μ μμ λ°μ κ°λ₯μ±μ΄ λμ΅λλ€.
(μλ¬Έ λ²μ)
Overdue credit card payments can cause significant financial inconvenience. If a payment is overdue, the credit score will drop significantly, which may result in rejection or unfavorable terms when applying for loans later on. Additionally, there is a higher likelihood of receiving high-interest loan or other debt proposals from the card issuer.
</div> |