EXAONE-3.0-7.8B-Instruct: языковая модель с открытым исходным кодом c 7,8B пара... - UPROGER

🌟 EXAONE-3.0-7.8B-Instruct: языковая модель с открытым исходным кодом c 7,8B параметров от LG,

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct (EXpert AI for EveryONE) основана на архитектуре Transformers, с длиной контекста в 4096 токенов. Модель использует Rotary Position Embeddings (RoPE) и Grouped Query Attention (GQA), имеет 32 слоя и размер словаря в 102 400 токенов.
Поддержка английского и корейского языков реализована с помощью специального токенизатора BBPE (byte-level byte-pair encoding), который дает низкое сжатие для корейского языка по сравнению с существующими аналогами.

Процесс обучения строился на двухэтапном режиме.
Первый этап состоял из обучения на 6 триллионах токенов для накопления общих знаний , а затем на дополнительных 2 триллионах токенов, ориентированных на более высокие языковые навыки и экспертные знания.
Для улучшения способности следовать инструкциям была применена постобработка: контролируемая тонкая настройка и оптимизация прямых предпочтений.

В реальных сценариях использования EXAONE 3.0 7,8B продемонстрировала высокие результаты в тесте MT-Bench, который коррелирует с оценками в LMSYS Chatbot Arena. Модель показала точность в математических и code задачах, заняв первое место в большинстве проведенных тестов.

▶️Локальный запуск:

Рекомендованная версия transformers>=4.41.0

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct")

# Choose your prompt
prompt = "Explain who you are"  # English example
prompt = "너의 소원을 말해봐"   # Korean example

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are EXAONE model from LG AI Research, a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
)

output = model.generate(
    input_ids.to("cuda"),
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    max_new_tokens=128
)
print(tokenizer.decode(output[0]))

📌Лицензирование : использование разрешено исключительно в некоммерческих целях. Любое коммерческое использование модели требует отдельной лицензии от правообладателя.

🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🟡Модель на HF
🟡Demo
🖥Github [ Stars: 123 | Issues: 0 | Forks: 5]