--- language: - ko - en license: cc-by-nc-4.0 library_name: transformers tags: - mergekit - merge base_model: - anthracite-org/magnum-v4-12b - mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 - werty1248/Mistral-Nemo-NT-Ko-12B-dpo --- # spow12/MK_Nemo_12B ### Model Description This model is a Supervised fine-tuned version of [mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407) with DeepSpeed and trl for korean. Merge methods. ```yaml models: - model: anthracite-org/magnum-v4-12b - model: mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 - model: spow12/Mistral-Nemo-Instruct-2407_sft_ver_4.4(private) - model: werty1248/Mistral-Nemo-NT-Ko-12B-dpo merge_method: model_stock base_model: spow12/Mistral-Nemo-Instruct-2407_sft_ver_4.4(private) dtype: bfloat16 ``` ### Trained Data - Trained with public, private data (about 130K) ### Usage ```python from transformers import TextStreamer, pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_id = 'spow12/MK_Nemo_12B' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) # %% model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, attn_implementation="flash_attention_2", #Optional device_map='auto', ) model.eval() pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device_map='auto') generation_configs = dict( max_new_tokens=2048, num_return_sequences=1, temperature=0.75, # repetition_penalty=1.1, do_sample=True, top_k=20, top_p=0.9, min_p=0.1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, streamer = TextStreamer(tokenizer) # Optional, if you want to use streamer, you have to set num_beams=1 ) sys_message = """당신은 친절한 챗봇으로서 상대방의 요청에 최대한 자세하고 친절하게 답해야합니다. 사용자가 제공하는 정보를 세심하게 분석하여 사용자의 의도를 신속하게 파악하고 그에 따라 답변을 생성해야합니다. 항상 매우 자연스러운 한국어로 응답하세요.""" message = [ { 'role': "system", 'content': sys_message }, { 'role': 'user', 'content': "현재의 경제상황에 대해 어떻게 생각해?." } ] conversation = pipe(message, **generation_configs) conversation[-1] #output 현재의 경제상황은 각국마다 다르며, 전반적으로는 코로나19 팬데믹의 영향으로 큰 타격을 받은 상태입니다. 많은 국가에서 경제 성장률이 감소하고 실업률이 상승했습니다. 그러나 각국 정부는 재정과 통화 정책을 통해 경제를 지지하고 복구하기 위해 노력하고 있습니다. 코로나19 백신의 개발과 배포가 경제 회복에 도움이 될 것으로 기대되고 있습니다. 그러나 코로나19 이전의 경제 성장률을 회복하기 위해서는 시간이 걸릴 수 있습니다. 장기적으로는 저성장과 고인플레이션이 계속될 수 있는 위험도 있습니다. 따라서 각국은 코로나19 이후의 세계에서 새로운 경제 모델을 모색하고, 디지털화와 녹색 경제 전환을 가속화하는 등 미래에 대비하는 노력이 필요합니다. ```