TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-sft-k

Model Description

K-S 고객사 프로젝트 시 생성한 RAG 데이터셋을 활용하여 Supervised Fine-Tuning(a.k.a SFT) 학습한 모델입니다. 학습 데이터셋은 보안에 의해 공개하지 않습니다.

About the Model

• Name: TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-sft-k

• Finetuned from model: TwinDoc/RedWhale-tv-10.8B-v1.0

• Train Datasets: private

• Developed by: 애자일소다 (AGILESODA)

• Model type: llama

• Language(s) (NLP): 한국어

• License: cc-by-nc-sa-4.0

• train setting

  • Lora r, alpha : 32, 32
  • Dtype : bf16
  • Epoch : 5
  • Learning rate : 1e-5
  • Global batch : 1
  • Context length : 4096

• inference setting

  • BOS id : 1
  • EOS id : 2
  • Top-p : 0.95
  • Temperature : 0.01

prompt template

### User: 당신은 인공지능 비서입니다. 사용자가 여러분에게 과제를 줍니다. 당신의 목표는 가능한 한 충실하게 작업을 완료하는 것입니다. 작업을 수행하는 동안 단계별로 생각하고 단계를 정당화하세요. User의 질문이 주어지면 고품질의 답변을 만들어주세요.
원문: {CONTEXT}
질문: 원문을 참고하여 답변하세요. {QUESTION}
 ### Assistant: {ANSWER}

License

The content of this project, created by AGILESODA, is licensed under the Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).

Citation

@misc{vo2024redwhaleadaptedkoreanllm,
      title={RedWhale: An Adapted Korean LLM Through Efficient Continual Pretraining}, 
      author={Anh-Dung Vo and Minseong Jung and Wonbeen Lee and Daewoo Choi},
      year={2024},
      eprint={2408.11294},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2408.11294}, 
}

Built with: