metadata

license: mit
datasets:
  - byeolki/KoLlama-Empathy-Dataset
language:
  - ko
base_model:
  - unsloth/Meta-Llama-3.1-8B
tags:
  - korean
  - 한국어
  - empathy
  - 공감
  - chatbot
  - 챗봇

🤗 KoLlama-Empathy 💝

KoLlama-Empathy는 Llama-3.1-8B를 한국어 공감 대화 데이터셋으로 파인튜닝한 언어 모델입니다. 이 모델은 사용자의 감정을 이해하고 공감하는 대화를 생성하는 것을 목표로 합니다. 💭✨

📋 Model Description

🦙 Base Model: unsloth/Meta-Llama-3.1-8B
📚 Dataset: AI Hub 감성대화 말뭉치
🔧 Training Method: LoRA (r=16, alpha=16)

⚙️ Training Configuration

📏 Max Sequence Length: 2048
📦 Batch Size: 128
🔄 Gradient Accumulation Steps: 4
📈 Learning Rate: 2e-4
🛠️ Optimizer: AdamW 8bit
💾 Quantization: GGUF q8_0
🔁 Training Epochs: 3

TIP: 데이터의 크기나 Epoch을 늘리면 좀 더 좋은 결과를 가져올 수 있을거에요!

💻 Usage

모델을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:

from unsloth import FastLanguageModel

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained("byeolki/KoLlama-Empathy", load_in_4bit=True)  

alpaca_prompt = """아래는 작업을 설명하는 지시사항입니다. 입력된 내용을 바탕으로 적절한 응답을 작성하세요.
### 지시사항:
입력에 대해서 공감해주세요.
### 입력:
{input}
### 응답:
"""

FastLanguageModel.for_inference(model) 
input_text = "안녕하세요. 저 오늘 기분이 안 좋아요."

inputs = tokenizer([alpaca_prompt.format(input=input_text)], return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, use_cache=True)

generated_text = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
print(generated_text)

💬 Example Conversations

👤 User: 나 오늘 속상한 일이 있었어. 🤖 Assistant: 무슨 일인데 그래? 기분이 많이 안 좋았나 보네.

👤 User: 나 살이 너무 많이 찐거 같아서 속상해. 🤖 Assistant: 살이 쪄서 속상하다니. 왜 그래?

⚖️ License

MIT License

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