EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0

韩语大语言模型EEVE-Korean-Instruct-10.8B采用DPO技术优化指令理解

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0是一个针对韩语优化的大语言模型。该模型基于SOLAR-10.7B扩展韩语词汇表,并使用DPO技术进行指令微调。在多项基准测试中,模型平均得分达66.48分。训练数据包括韩语翻译版的SlimOrca-Dedup和ultrafeedback数据集。项目提供了API使用说明和模型评估结果,适用于需要高性能韩语语言处理的应用场景。

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EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0项目介绍

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0是一个基于yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0模型进行微调的韩语大语言模型。这个项目旨在提供一个高性能的韩语指令跟随模型,能够理解和执行用户的各种指令。

模型背景

该模型是在yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0的基础上进行了进一步的优化。而yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0本身是upstage/SOLAR-10.7B-v1.0模型的韩语词汇扩展版本。项目团队使用了直接偏好优化(Direct Preference Optimization,简称DPO)技术,通过Axolotl工具进行了模型的微调。

技术特点

  1. 词汇扩展:针对韩语进行了专门的词汇扩展,提高了模型对韩语的理解和生成能力。
  2. 指令跟随:通过DPO技术的应用,增强了模型执行特定指令的能力。
  3. 大规模参数:模型包含10.8B参数,具有强大的语言理解和生成能力。

训练数据

模型的训练数据主要包括:

  • Korean-translated版本的Open-Orca/SlimOrca-Dedup数据集
  • Korean-translated版本的argilla/ultrafeedback-binarized-preferences-cleaned数据集

值得注意的是,项目团队没有使用其他额外的数据集,保证了训练数据的纯净性和专注性。

使用方法

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0模型可以通过Hugging Face的transformers库轻松调用。用户需要使用特定的提示模板来获得最佳效果:

prompt_template = "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.\nHuman: {prompt}\nAssistant:\n"

模型评估

在Open LLM Leaderboard上,EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0模型展现了优秀的性能:

  • 平均得分:66.48
  • AI2推理挑战(25-Shot):64.85
  • HellaSwag(10-Shot):83.04
  • MMLU(5-Shot):64.23
  • TruthfulQA(0-shot):54.09
  • Winogrande(5-shot):81.93
  • GSM8k(5-shot):50.72

这些评分表明,该模型在多个任务上都表现出色,特别是在常识推理和语言理解方面。

社区参与

项目团队鼓励用户加入他们的Discord社区,以便交流大语言模型相关的知识和见解。虽然社区主要使用韩语交流,但这为韩语NLP研究者提供了一个宝贵的交流平台。

总结

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0项目为韩语自然语言处理领域带来了一个强大的工具。通过词汇扩展和指令优化,该模型在保持通用语言理解能力的同时,更好地适应了韩语环境。无论是学术研究还是实际应用,这个模型都为韩语NLP的发展提供了新的可能性。

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