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polyglot-ko-12.8b-Inst

polyglot-ko-12.8b-Inst

此模型为韩语文本生成提供优化支持

模型通过使用10%指令数据集[Kullm, OIG, KoAlpaca]进行调优，融入了多GPU和CPU卸载技术，实现高效的分布式训练，致力于韩语文本生成应用。

Huggingface文本生成KoQuality多语言开源项目模型polyglot-ko-12.8bGithub模型训练
Hugging Face

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。

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