HAERAE-HUB/KMMLU
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팀 MISHULTA (K-DS 해커톤 참가)의 한국어 추론 강화 파인튜닝 모델 v2입니다. 베이스 모델은 네이버의 HyperCLOVAX-SEED-Think-14B (국내 기업 개발 모델)입니다. v1(HyperCLOVA-X-SEED-MISHULTA-v1) 대비 다단계 추론·상식 추론 능력을 크게 강화했습니다.
| 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, 2 epochs, 12,613 예제 |
| 개발 | MISHULTA (2026-08) |
| 벤치 | v1 | v2 (본 모델) |
|---|---|---|
| SNU Ko-MuSR (공식, 3태스크×40) | 0.383 | 0.525 (+14.2%p) |
| └ murder mysteries | 0.475 | 0.65 |
| └ team allocation | 0.425 | 0.60 |
| KMMLU 5과목 샘플 | 0.696 | 0.592 |
| KMMLU 확장 10과목 샘플 | 0.66 | 0.64 |
v2는 다단계 추론(MuSR류)·상식 추론에 특화되어 v1 대비 큰 폭으로 개선되었으며, 지식형(KMMLU)은 v1이 우위입니다. 용도에 따라 v1/v2를 선택하세요.
chat template 기본 동작이 assistant/think 오픈입니다. 비활성화: skip_reasoning=True.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_id = "smllms/HyperCLOVA-X-SEED-MISHULTA-v2"
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))
베이스 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