Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,66 @@
----
-license: apache-2.0
----
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- ko
+base_model:
+- meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
+pipeline_tag: text-generation
+---
+### ⛱   해당 모델은은 LlaMA3.1을 Foundation 모델로 하는 한국어 및 한국의 다양한 
+### 문화에 적용할 수 있도록 하기 위해
+### 개발 되었으며 자체 제작한 53개 영역의 한국어 데이터를 활용하여 한국 사회 가치와 
+### 문화를 이해하는 모델 입니다. ✌
+
+                
+
+# ❶ 모델 설명
+- 모델명 및 주요기능:
+  해당 모델은은 LlaMA3.1 모델을 기반으로 SFT 방식으로 파인튜닝된 모델입니다.
+  한국어와 한국의 다양한 문화적 맥락을 이해하도록 설계되었으며 ✨✨, 자체 제작한 53개 영역의 한국어
+  데이터를 활용해 한국 사회의 가치와 문화를 반영합니다.
+  주요 기능으로는 텍스트 생성, 대화 추론, 문서 요약, 질의응답, 감정 분석 및 자연어 처리 관련 다양한 작업을 지원하며,
+  활용 분야는 법률, 재무, 과학, 교육, 비즈니스, 문화 연구 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
+- 모델 아키텍처:
+  해당 모델은 LlaMA3.0 8B 모델을 기반으로, 파라미터 수는 80억 개(8B)로 구성된 고성능 언어 모델입니다.
+  이 모델은LlaMA3.0 8B를 파운데이션 모델로 삼아, SFT(지도 미세 조정) 방식을 통해 한국어와 한국 문화에 특화된 성능을 발휘하도록 훈련되었습니다.
+  LlaMA3.0 8B의 경량화된 구조는 빠른 추론 속도와 메모리 효율성을 보장하며, 다양한 자연어 처리 작업에 적합하게 최적화되어 있습니다.
+  이 아키텍처는 텍스트 생성, 질의응답, 문서 요약, 감정 분석과 같은 다양한 작업에서 탁월한 성능을 보여줍니다.
+
+# ❷ 학습 데이터
+- 해당 모델은은 자체 개발한 총 3.6GB 크기의 데이터를 바탕으로 학습되었습니다. 모두 233만 건의 QnA, 요약, 분류 등 데이터를 포함하며,
+  그 중 133만 건은 53개 영역의 객관식 문제로 구성되었습니다. 이 영역에는 한국사, 사회, 재무, 법률, 세무, 수학, 생물, 물리, 화학 등이 포함되며,
+  Chain of Thought 방식으로 학습되었습니다. 또한 130만 건의 주관식 문제는 한국사, 재무, 법률, 세무, 수학 등 38개 영역에 걸쳐 학습되었습니다.
+  학습 데이터 중 한국의 사회 가치와 인간의 감정을 이해하고 지시한 사항에 따라 출력할 수 있는 데이터를 학습하였습니다.
+- 학습 Instruction Datasets Format: 
+  <pre><code>{"prompt": "prompt text", "completion": "ideal generated text"}</code></pre>
+    
+# ❸ 사용 사례
+  해당 모델은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어:
+- 교육 분야: 역사, 수학, 과학 등 다양한 학습 자료에 대한 질의응답 및 설명 생성.
+- 비즈니스: 법률, 재무, 세무 관련 질의에 대한 답변 제공 및 문서 요약.
+- 연구 및 문화: 한국 사회와 문화에 맞춘 자연어 처리 작업, 감정 분석, 문서 생성 및 번역.
+- 고객 서비스: 사용자와의 대화 생성 및 맞춤형 응답 제공.
+- 이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 활용도를 가집니다.
+
+# ❹ 한계 ⛈⛈
+- 해당 모델은 한국어와 한국 문화에 특화되어 있으나, 
+  특정 영역(예: 최신 국제 자료, 전문 분야)의 데이터 부족으로 인해 다른 언어 또는
+  문화에 대한 응답의 정확성이 떨어질 수 있습니다.
+  또한, 복잡한 논리적 사고를 요구하는 문제에 대해 제한된 추론 능력을 보일 수 있으며,
+  편향된 데이터가 포함될 경우 편향된 응답이 생성될 가능성도 존재합니다.
+
+# ❺ 사용 방법
+  <pre><code>
+  from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+  
+  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SEOKDONG/llama3.0_korean_v1.0_sft")
+  model = AutoModel.from_pretrained("SEOKDONG/llama3.0_korean_v1.0_sft")
+
+    input_text =  """ 「국민건강보험법」제44조, 「국민건강보험법 시행령」제19조,「약관의 규제에 관한 법률」제5조, 「상법」제54조 참조 판단 해줘""" + " 답변:"
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+  with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(**inputs, max_length=1024,  temperature=0.5, do_sample=True, repetition_penalty=1.15)
+   
+  result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+  print(result)
+</code></pre>