Llama3-Chat_Vector-kor_Instruct

I have implemented a Korean LLAMA3 model referring to the models created by Beomi

Chat-Vector Paper(https://arxiv.org/abs/2310.04799)

Reference Models:

1. meta-llama/Meta-Llama-3-8B(https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B)
2. meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct(https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct)
3. beomi/Llama-3-KoEn-8B(https://huggingface.co/beomi/Llama-3-KoEn-8B)

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Citation

@misc {Llama3-Chat_Vector-kor_Instruct,
    author       = { {nebchi} },
    title        = { Llama3-Chat_Vector-kor_Instruct },
    year         = 2024,
    url          = { https://huggingface.co/nebchi/Llama3-Chat_Vector-kor_llava },
    publisher    = { Hugging Face }
}

Running the model on GPU

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline, TextStreamer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "nebchi/Llama3-Chat_Vector-kor",
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "nebchi/Llama3-Chat_Vector-kor",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map='auto',
)
streamer = TextStreamer(tokenizer)

messages = [
    {"role": "system", "content": "당신은 인공지능 어시스턴트입니다. 묻는 말에 친절하고 정확하게 답변하세요."},
    {"role": "user", "content": "대한민국의 수도에 대해 알려줘"},
]

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=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=False,
    repetition_penalty=1.05,
    streamer = streamer
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

results

대한민국의 수도는 서울특별시입니다.
서울특별시에는 청와대, 국회의사당, 대법원 등 대한민국의 주요 정부기관이 위치해 있습니다.
또한 서울시는 대한민국의 경제, 문화, 교육, 교통의 중심지로써 대한민국의 수도이자 대표 도시입니다.제가 도움이 되었길 바랍니다. 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요!