README.md

metadata

license: mit
language:
  - ko
pipeline_tag: text-generation

• base_model: polyglot-ko-3.8b1
• train_data: 12 instruction fine-tuned dataset
• train method: SFT

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hyunjae/polyglot-ko-3.8b-total")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hyunjae/polyglot-ko-3.8b-total")

messages = [
    {"role": "system", "content": "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다."},
    {"role": "user", "content": "대한민국의 수도는 어디야?"},
    {"role": "assistant", "content": "대한민국의 수도는 서울입니다."},
    {"role": "user", "content": "서울 인구는 총 몇 명이야?"}
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])