Huggingface项目介绍：polyglot-ko-12.8b-Inst
项目概述
polyglot-ko-12.8b-Inst是一个基于多语言的韩语文本生成模型，专注于指令调优（Instruction-tuned）的训练。该模型利用了一系列数据集来提升其生成韩语文本的质量和多样性，包括10%来自于[Kullm, OIG, KoAlpaca]的指令数据集。其基础模型为EleutherAI的polyglot-ko-12.8b，采用开放的Apache 2.0许可证。
数据集
该模型使用了DILAB-HYU提供的KoQuality数据集以优化和验证其性能。这是一个专门针对韩语的质量评估数据集，旨在确保模型生成的文本既准确又自然。
模型特性
- 语言：此模型专注于生成韩语文本。
- 管道标签：被标记为文本生成（text-generation）模型，适用于各种文本生成任务。
- 标签：模型关联标签包括polyglot-ko、gpt-neox和KoQuality，表明其技术基础和应用领域。
训练参数
该模型进行了严谨的训练，以优化其性能和稳定性。在训练过程中，以下超参数被配置用于指导模型学习：
- 学习率：5e-5
- 种子：42（用于随机数生成，确保实验可重复）
- 分布方式：多GPU（A100 40G）与CPU卸载（512GB）
- 设备数量：1
- 训练批次大小：4
- 梯度累积步数：16
- 优化器：Adam优化器，配置参数为betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08
- 学习率调度：线性调度（linear）
- 训练周期：2.0个周期
技术框架
- Transformers：4.35.0
- Pytorch：2.0.1+cu117
- Datasets：2.14.6
- deepspeed：0.11.1
- accelerate：0.24.1
这些技术框架和版本为模型提供了先进的基础，支持其高效运算和实现。
结论
polyglot-ko-12.8b-Inst是一个高效的韩语文本生成模型，具有指令调优的特点。通过多样化的数据集训练和强大的计算框架支持，该模型能够为韩语文本生成任务提供高质量的解决方案。其开放许可也为研究和应用的进一步开发提供了便利。
