HAERAE-HUB/KMMLU
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팀 MISHULTA (K-DS 해커톤 참가)의 한국어 추론 강화 파인튜닝 모델입니다. 베이스 모델은 네이버의 HyperCLOVAX-SEED-Think-14B (국내 기업 개발 모델)입니다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 베이스 모델 | naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B |
| 파라미터 | 14.8B (dense, 텍스트 전용 가중치) |
| 학습 방법 | QLoRA(4bit NF4) SFT → 어댑터 병합(bf16) |
| LoRA 구성 | r=64, α=128, RSLoRA, 7개 모듈(q/k/v/o/gate/up/down_proj), 2 epochs |
| 개발 | MISHULTA (2026-08) |
KMMLU test 5과목 샘플(과목당 25문제, seed 42):
| 모델 | 종합 | Math | Chemistry | Accounting | Biology | Marketing |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 베이스 (think) | 0.656 | 0.72 | 0.64 | 0.44 | 0.56 | 0.92 |
| 본 모델 (think) | 0.696 | 0.72 | 0.64 | 0.64 | 0.56 | 0.92 |
참고: 베이스 공개 수치 — KMMLU 0.6649 / CLIcK 0.7208 (Think 모드, 네이버 모델카드)
이 모델의 chat template은 기본적으로 추론(think) 모드가 활성화되도록 설정되어 있습니다.
베이스 모델 대비 변경점: apply_chat_template 기본 동작이 assistant/think 오픈으로 시작합니다 (KMMLU 기준 think 모드가 +10%p 이상 우수). 비활성화하려면 skip_reasoning=True를 전달하세요.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_id = "smllms/HyperCLOVA-X-SEED-MISHULTA-v1"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
messages = [{"role": "user", "content": "다음 문제의 정답을 고르시오. ..."}]
inputs = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=2048, do_sample=False,
stop_strings=["<|endofturn|>", "<|stop|>"], tokenizer=tok)
print(tok.decode(out[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True))
max_new_tokens=2048 이상 (추론 과정 포함)정답: X 패턴베이스 모델의 HyperCLOVA X SEED Model License Agreement를 따릅니다. 라이선스 §3.1에 따라 파생 모델명은 "HyperCLOVA X"로 시작합니다.
Base model
naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B