TinyWand-DPO

한국어 모델 설명

1.63B, 하찮은 크기의 SLM은 어떨까요?

모델 소개

TinyWand-DPO는 1.63B의 SLM 모델입니다. 이 모델은 1.63B라는 작은 크기를 가짐으로써 소형기기에서 구동되거나 큰 toks/s를 가질 수 있음과 동시에 강력한 성능을 보여줍니다.

모델 라이센스

OPEN

모델 성능

TBD

학습 과정

TBD

사용 안내

추론에 필요한 VRAM

양자화	입력 토큰 수	출력 토큰 수	메모리 사용량
bf16(base)	64	256	3,888 MiB
q4_K_M	64	256	1,788 MiB

프롬프트 템플릿

본 모델은 Alpaca 프롬프트 템플릿을 사용합니다.

해당 템플릿은 apply_chat_template()를 통해 허깅페이스 템플릿에서 확인 하실 수 있습니다.

아래 파이썬 코드를 사용하여 모델을 로드 및 사용 할 수 있습니다. transformers, torch가 사전 설치되어야함

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # nvidia 그래픽카드 기준

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("maywell/TinyWand-DPO")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "maywell/TinyWand-DPO",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16, # 사용하는 장비가 bfloat16을 지원하지 않는 경우 torch.float16으로 바꿔주세요.
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request."}, # 비울 경우에도 동일하게 적용 됨.
    {"role": "user", "content": "언어모델의 파라미터 수가 작으면 어떤 이점이 있어?"},
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])