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@@ -40,32 +40,6 @@ Command r plus 모델을 이용하여 자체 구축한 RAG 특화 데이터셋,
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}
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## 학습 환경 및 파라미터
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- 튜닝 환경
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- H100(80GB) * 8
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| 46 |
-
- 파라미터
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-
- tokenizer_model_mex_length 4500
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| 48 |
-
- use_flash_attn True
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| 49 |
-
- num_train_epochs 3.0
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| 50 |
-
- weight_decay 0.001
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| 51 |
-
- lr_scheduler_type "linear"
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| 52 |
-
- per_device_train_batch_size 1
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| 53 |
-
- gradient_accumulation_steps 64
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| 54 |
-
- learning_rate 5e-06
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| 55 |
-
- bf16 True
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-
- deepspeed ds_stage2.json
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## 사용 데이터셋
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-
- AIhub 16 행정 문서 대상 기계독해 데이터
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| 60 |
-
- AIhub 17 뉴스 기사 기계독해 데이터
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| 61 |
-
- AIhub 21 도서자료 기계독해
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| 62 |
-
- AIhub 149 표 정보 질의응답 데이터
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| 63 |
-
- AIhub 150 숫자연산 기계독해 데이터
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| 64 |
-
- AIhub 151 금융, 법률 문서 기계독해 데이터
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| 65 |
-
- kyujinpy/KoCoT_2000
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| 66 |
-
- MarkrAI/KoCommercial-Dataset
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| 67 |
-
- CarrotAI/ko-instruction-dataset
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| 68 |
-
- heegyu/CoT-collection-ko
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## RAG Prompt
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@@ -115,6 +89,33 @@ response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
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print(response)
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## Contact us
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- 써로마인드
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| 120 |
- 서울시 관악구 남부순환로 1802, 2층
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}
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## RAG Prompt
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print(response)
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## 학습 환경 및 파라미터
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- 튜닝 환경
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- H100(80GB) * 8
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| 95 |
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- 파라미터
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+
- tokenizer_model_mex_length 4500
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| 97 |
+
- use_flash_attn True
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+
- num_train_epochs 3.0
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| 99 |
+
- weight_decay 0.001
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| 100 |
+
- lr_scheduler_type "linear"
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| 101 |
+
- per_device_train_batch_size 1
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| 102 |
+
- gradient_accumulation_steps 64
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+
- learning_rate 5e-06
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- bf16 True
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- deepspeed ds_stage2.json
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## 사용 데이터셋
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- AIhub 16 행정 문서 대상 기계독해 데이터
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- AIhub 17 뉴스 기사 기계독해 데이터
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- AIhub 21 도서자료 기계독해
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- AIhub 149 표 정보 질의응답 데이터
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- AIhub 150 숫자연산 기계독해 데이터
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- AIhub 151 금융, 법률 문서 기계독해 데이터
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- kyujinpy/KoCoT_2000
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- MarkrAI/KoCommercial-Dataset
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- CarrotAI/ko-instruction-dataset
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- heegyu/CoT-collection-ko
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## Contact us
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- 서울시 관악구 남부순환로 1802, 2층
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