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Inspire People, Inspire AI

Bloom with Bllossom:

Start your first LLM journey 🔥

당신의 연구, 비즈니스, 그리고 일상생활에 private LLM을 도입하세요.

테디썸의 언어 모델 Bllossom은 경량화된 학습 방법을 통해 적은 데이터로도 효과적인 도메인 적용이 가능합니다.

상업적 이용, Private LLM/RAG-Ops 도입 문의:
dm@teddysum.ai

Introducing Bllossom ↗

Upscale your AI's Language 🪡

벤치마크에서 객관식 문제만 잘푸는 LLM, 실제로 써보고 실망하셨나요?
한국어로 물어봐도 영어로 답하는 LLM, 왜그러는 걸까요?

Bllossom 은 새로운 도메인의 언어와 지식을 효과적으로 학습합니다.
(Choi et al., "Optimizing Language Augmentation for Multilingual Large Language Models: A Case Study on Korean", LREC-Coling 2024)

## Try Bllossom Easily 🍒

import torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Teddysum/bllossom-2.0-13b")

text = "안녕? 넌 누구야?"

tokend=tokenizer(text,return_tensors="pt")

output=model.generate(**tokend,max_length=124)

print(tokenizer.decode(output[0]))

안녕하세요! 저는 Teddysum의 인공지능 언어 모델 Bllossom 입니다. 저는 다국어 모델로 한국어와 영어를 구사합니다. 무엇이든 답변 드릴 수 있도록 점차 지식을 넓혀가고 있습니다. 어디서 도움이 필요한 부분이 있나요? :)

## CC BY-NC 4.0

LLM with Multimodal 📷

Bllossom은 사진, 음성과 같은 멀티모달 정보와 함께 학습될 때 효과적입니다. 이미지에 대한 묘사, 위치, 질의응답, 그리고 넌센스까지 추론하고 이해합니다.
(Shin et al., "Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment", NAACL 2024)

About ☕

테디썸은 연구지향 스타트업으로 사람에게, 그리고 AI에게 영감을 주어 작은 곳에서부터 세상을 바꾸고자 합니다.

우리는 작지만 독립적인 팀입니다. 의료, 멀티모달, 글쓰기 평가와 같은 전문 분야의 어려운 문제를 해결하는 과정 전체를 즐기고 있습니다.

Products ⏭️

오픈소스 모델 중 가장 우수한 한국어 LLM: Bllossom (LREC-Coling 2024)
의사-환자 대화 요약 (Microsoft 주관한 MEDIQA-Chat Shared Task 국제대회 2위)
AI 말평 기준 모델들 (ABSA, Image Captioning, Table Captioning, Textual Entailment, ...)
AI 데이터 구축 플랫폼 LangPot (모두의말뭉치 요약 데이터 구축 등 활용)

Careers ✉️

우리는 작지만 독립적인 팀으로, 완전한 재택 근무(Anytime, Anywhere) 하에서 독립적이고 사려깊은 연구원들로 구성되어 있습니다.

우리는 실패에서 많은 것을 배우지만, 신중하게 이루어진 실패에서는 모든 것을 배울 수 있다고 믿고 있습니다.

포지션과 상관없이, 함께하고자 한다면 연락주세요. dm@teddysum.ai

## 채용 포지션(🎁🎁🎁🎁🎁)

Full-stack Developer (Web-based AI-agent Interface)
LLM / RAG Engineer (LLM / RAG pipeline serving)