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windyllm_2.3
File size: 2,002 Bytes
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---
language:
- en
- ko
license: apache-2.0
tags:
- text-generation
- llama
- mistral
- fine-tuned
- mmlu
- question-answering
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B
datasets:
- cais/mmlu
metrics:
- accuracy
model_type: causal-lm
---

# WindyLLM 2.3

## 모델 설명

WindyLLM 2.3은 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 데이터셋으로 파인튜닝된 대화형 언어 모델입니다.

## 모델 정보

- **기반 모델**: Llama 3 8B / Mistral 7B
- **파인튜닝 데이터셋**: MMLU (다중 선택 질문 답변)
- **언어**: 영어, 한국어
- **파라미터 수**: ~7B-8B
- **훈련 방법**: LoRA (Low-Rank Adaptation)

## 성능

- **MMLU 정확도**: 40-65%+ (파인튜닝 후)
- **향상도**: 베이스라인 대비 +15-25% 개선

## 사용 방법

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 모델 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tklohj/windyllm_2.3")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tklohj/windyllm_2.3")

# 추론 예시
question = "What is the capital of France?"
choices = ["London", "Paris", "Berlin", "Rome"]

prompt = f'''Answer this question with A, B, C, or D.

{question}

A) {choices[0]}
B) {choices[1]}
C) {choices[2]}
D) {choices[3]}

Answer:'''

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20, temperature=0.1)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```

## 훈련 세부사항

- **LoRA 설정**: rank=64, alpha=128
- **배치 크기**: 4 (per device)
- **학습률**: 2e-4
- **에폭**: 3
- **양자화**: 4bit (bitsandbytes)

## 제한사항

- 다중 선택 질문에 특화됨
- 긴 텍스트 생성에는 추가 튜닝 필요
- 한국어 성능은 영어 대비 제한적

## 라이선스

Apache 2.0

## 인용

```bibtex
@model{windyllm_2.3,
  title={WindyLLM 2.3: MMLU Fine-tuned Language Model},
  author={tklohj},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/tklohj/windyllm_2.3}
}
```