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# SFT v2 체크포인트 μ’…ν•© 평가 λ³΄κ³ μ„œ

체크포인트: `checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-best`
ν‰κ°€μΌμ‹œ: 2026-02-27

## 핡심 μ§€ν‘œ

| ν•­λͺ© | Pretrain | SFT v1 (buggy 포맷) | SFT v1 (μ˜¬λ°”λ₯Έ 포맷) | **SFT v2 (이번)** |
|------|----------|--------------------|--------------------|-----------------|
| 반볡λ₯  | 69.4% | 57.1% | 17.7% | **18.0%** |
| val_loss | - | 2.69 | - | **2.2062** (ν•™μŠ΅ 기둝) |
| μžμ—° μ’…λ£Œμœ¨ | - | - | - | **60.0%** |

## λͺ©ν‘œ 달성 μ—¬λΆ€

- 반볡λ₯  <5%: ❌ 미달성 (18.0%)
- val_loss <2.2: ❌ κ·Όμ ‘ 미달성 (2.2062, ν•™μŠ΅ 기둝 κΈ°μ€€. 별도 eval μŠ€ν¬λ¦½νŠΈλŠ” 토큰화 차이둜 3.10 츑정됨)

## 생성 νŒŒλΌλ―Έν„°

- temperature=0.7, top_p=0.9
- repetition_penalty=1.1, no_repeat_ngram_size=3
- max_new_tokens=200
- ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ 포맷: `<|user|>\n{질문}\n<|assistant|>\n`

## 생성 μƒ˜ν”Œ μ „λ¬Έ

### [1] ν•œκ΅­μ˜ μˆ˜λ„λŠ” μ–΄λ””μΈκ°€μš”?
- 반볡λ₯ : 0.0%
- μ’…λ£Œ: EOS
- 토큰 수: 7

```
λŒ€ν•œλ―Όκ΅­μ˜ μˆ˜λ„λŠ” μ„œμšΈμž…λ‹ˆλ‹€.
```

### [2] νŒŒμ΄μ¬μ—μ„œ 리슀트λ₯Ό μ •λ ¬ν•˜λŠ” 방법을 μ„€λͺ…ν•΄μ£Όμ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 33.3%
- μ’…λ£Œ: EOS
- 토큰 수: 162

```
νŒŒμ΄μ¬μ—μ„œλŠ” 리슀트λ₯Ό sort() ν•¨μˆ˜λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μ •λ ¬ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 ν•¨μˆ˜λŠ” 리슀트의 첫 번째 μš”μ†Œμ™€ λ§ˆμ§€λ§‰ μš”μ†Œλ₯Ό μ°Ύκ³ , 이듀을 μ—°κ²°ν•˜μ—¬ ν•΄λ‹Ή 리슀트λ₯Ό μ™„μ„±ν•©λ‹ˆλ‹€.리슀트의 첫 μš”μ†ŒλŠ” 리슀트의 처음인 μš”μ†Œμ΄κ³ , 두 번째 μš”μ†ŒλŠ” λ¦¬μŠ€νŠΈμ—μ„œ 첫 번째둜 λ‚˜μ˜€λŠ” μš”μ†Œμž…λ‹ˆλ‹€.λ‹€μŒμœΌλ‘œ, 리슀트의 λ§ˆμ§€λ§‰ μš”μ†ŒλŠ” λ¦¬μŠ€νŠΈκ°€ μ™„μ„±λœ ν›„ 리슀트의 κ°€μž₯ μ²˜μŒμ— μ˜€λŠ” μš”μ†Œμ΄λ©°, 이λ₯Ό μ—°κ²°ν•˜λ©΄ 리슀트의 λͺ¨λ“  μš”μ†Œλ₯Ό 찾을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:```pythonsort(a)`μœ„ μ½”λ“œλŠ” `sort()` ν•¨μˆ˜λ₯Ό ν˜ΈμΆœν•˜μ—¬ 리슀트의 μš”μ†Œμ™€ μš”μ†Œλ₯Ό μ—°κ²°ν•œ λ‹€μŒ, 각 μš”μ†Œκ°€ λͺ¨λ‘ 리슀트의 맨 μ•žμ— μœ„μΉ˜ν•˜λ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λ ‡κ²Œ ν•˜λ©΄ 리슀트λ₯Ό μ²˜μŒλΆ€ν„° λκΉŒμ§€ ν•œ λ²ˆμ— ν•˜λ‚˜μ”© μ°¨λ‘€λŒ€λ‘œ 찾을 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ, λ¦¬μŠ€νŠΈκ°€ 더 이상 λ³΅μž‘ν•΄μ§€μ§€ μ•ŠμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
```

### [3] μ§€κ΅¬μ˜¨λ‚œν™”μ˜ μ£Όμš” 원인을 μ„€λͺ…ν•˜μ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 23.8%
- μ’…λ£Œ: max_tokens
- 토큰 수: 200

```
지ꡬ μ˜¨λ‚œν™”λŠ” μ§€κ΅¬μ˜ 기온이 μƒμŠΉν•˜κ³  ν•΄μˆ˜λ©΄μ΄ μƒμŠΉν•˜λŠ” ν˜„μƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 ν˜„μƒμ€ λΉ™ν•˜κ°€ λ…Ήκ³ , 더 λ§Žμ€ λΉ„κ°€ 내리고, 더 λΉˆλ²ˆν•œ 폭풍과 ν—ˆλ¦¬μΌ€μΈμ΄ λ°œμƒν•˜λŠ” λ“± λŒ€κΈ° 쀑 수증기 양이 μ¦κ°€ν•˜μ—¬ λ°œμƒν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” μ—¬λŸ¬ κ°€μ§€ 이유둜 인해 λ°œμƒν•  수 μžˆλŠ”λ°, κ·Έ 쀑 μΌλΆ€λŠ” λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€:1. 기온 μƒμŠΉ: λΉ™ν•˜μ˜ 후퇴와 ν•΄λΉ™μœΌλ‘œ μΈν•œ μ—΄ 팽창으둜 인해 기온이 μƒμŠΉν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μƒμŠΉμ€ κ·Ήμ§€λ°©μ˜ μ–ΌμŒμ΄ λ…Ήκ³  더 λ”°λœ»ν•œ 기온이 ν•΄μˆ˜λ©΄μ„ λ†’μ΄λŠ” 원인이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€2. μ‚°μ„±ν™”: ν™”μ‚° 폭발둜 μΈν•œ μ‚°μ„±ν™”λ‘œ 인해 μˆ˜μ¦κΈ°κ°€ λŒ€κΈ° μ€‘μœΌλ‘œ λ°©μΆœλ˜μ–΄ μ‚°μ„±λΉ„κ°€ λ°œμƒν•  κ°€λŠ₯성이 λ†’μ•„μ§‘λ‹ˆλ‹€.3. 생물 λ‹€μ–‘μ„± 손싀: 더 μΆ”μš΄ κΈ°ν›„μ—μ„œλŠ” 식물이 살아남을 수 μžˆλŠ” μΆ©λΆ„ν•œ 햇빛을 λ°›μ§€ λͺ»ν•  μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이둜 인해 식물이 μ£½κ³  κ²°κ΅­ 멸쒅될 μœ„ν—˜μ΄ λ†’μ•„μ§‘λ‹ˆλ‹€4. ν•΄μˆ˜λ©΄ μƒμŠΉ: 일뢀 μ§€μ—­μ—μ„œλŠ” ν­μš°λ‚˜ ν™μˆ˜κ°€ λ°œμƒν•˜μ—¬ ν•΄μˆ˜λ©΄μ˜ μˆ˜μœ„κ°€ μƒμŠΉν•˜λ©΄ ν•΄μ•ˆμ„ μ΄ μΉ¨μ‹λ˜κ±°λ‚˜ μΉ¨μˆ˜λ˜λŠ” κ²½μš°κ°€ λ°œμƒν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€(예:
```

### [4] 쒋은 수면 μŠ΅κ΄€μ„ λ§Œλ“€κΈ° μœ„ν•œ νŒμ„ μ•Œλ €μ£Όμ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 20.8%
- μ’…λ£Œ: max_tokens
- 토큰 수: 200

```
쒋은 수면 μŠ΅κ΄€μ€ 수면의 질과 양에 직접적인 영ν–₯을 λ―ΈμΉ©λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ€ 쒋은 μˆ˜λ©΄μ„ μ·¨ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ·¨ν•  수 μžˆλŠ” λͺ‡ κ°€μ§€ λ‹¨κ³„μž…λ‹ˆλ‹€:1. κ±΄κ°•ν•œ 수면 루틴을 μœ μ§€ν•˜μ„Έμš”: 맀일 λ°€ 8~10μ‹œκ°„μ˜ μΆ©λΆ„ν•œ μˆ˜λ©΄μ„ μ·¨ν•˜κ³ , ν•˜λ£¨ μ΅œμ†Œ 7~9μ‹œκ°„μ„ μžλŠ” 것이 μ’‹μŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ·¨μΉ¨ μ‹œκ°μ„ μΌμ •ν•˜κ²Œ μœ μ§€ν•˜κ³ , TVλ₯Ό μ‹œμ²­ν•˜κ±°λ‚˜ μŠ€λ§ˆνŠΈν°μ„ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” μ‹œκ°„μ„ μ€„μ΄λŠ” 것도 도움이 λ©λ‹ˆλ‹€.2. 수면 ν™˜κ²½ κ°œμ„ : μΉ¨μ‹€μ—λŠ” νŽΈμ•ˆν•œ 베개, μ‘°λͺ…, μ˜¨λ„ 쑰절기λ₯Ό ν¬ν•¨ν•œ νŽΈμ•ˆν•œ 수면 ν™˜κ²½μ„ μ‘°μ„±ν•˜λŠ” 데 νˆ¬μžν•˜μ„Έμš”. μΉ¨λŒ€ μ»€λ²„λ‚˜ μ‹œνŠΈλŠ” λΆ€λ“œλŸ½κ³  톡기성이 μ’‹μœΌλ©°, μ΄λŠ” μˆ™λ©΄μ„ μ·¨ν•˜λŠ” 데 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. 수면 μœ„μƒμ„ μ‹€μ²œν•˜μ„Έμš”: μž λ“€κΈ° 전에 자주 μ”»κ³ , 물도 μΆ©λΆ„νžˆ μ„­μ·¨ν•˜κ³ , νŽΈμ•ˆν•œ μˆ˜λ©΄μ„ λ•λŠ” μ μ ˆν•œ μ–‘μ˜ 햇볕을 μ¬μ„Έμš”. μ΄λŸ¬ν•œ λ…Έλ ₯은 신체 건강을 μœ μ§€ν•˜λŠ” 데 도움이 되며, μ •μ‹  건강에도 긍정적인 영ν–₯을 λ―ΈμΉ  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€!4. μ·¨ν•˜κΈ° μ‰¬μš΄ μŠ€λ‚΅ 및 간식 μ œν•œν•˜κΈ°: κ³Ό
```

### [5] ν•œκ΅­ 전톡 μŒμ‹ 쀑 κΉ€μΉ˜μ— λŒ€ν•΄ μ„€λͺ…ν•΄μ£Όμ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 12.2%
- μ’…λ£Œ: EOS
- 토큰 수: 97

```
ν•œκ΅­ 전톡 μŒμ‹ μ€‘μ—λŠ” κΉ€μΉ˜κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŠ” 고좧가루, 마늘, 생강 λ“±μ˜ 양념과 ν•¨κ»˜ 버무렀 λ§Œλ“  κ²ƒμœΌλ‘œ, 이 κ³Όμ •μ—μ„œ 고좔와 마늘의 ν–₯이 μ–΄μš°λŸ¬μ§„ λ…νŠΉν•œ 맛을 λƒ…λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, κΉ€μΉ˜λŠ” λ°œνš¨μ‹ν’ˆμœΌλ‘œ, κΉ€μΉ˜λ₯Ό λ§Œλ“œλŠ” 과정은 주둜 μ†ŒκΈˆλ¬Όμ— λ‹΄κ·Έκ±°λ‚˜ λ°œνš¨μ‹œμΌœ λ‚˜λ¬Όλ‘œ λ¨Ήκ±°λ‚˜, μ “κ°ˆμ΄λ‚˜ μž₯μ•„μ°Œ 등을 λ§Œλ“€μ–΄ λ¨ΉμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ κΉ€μΉ˜λŠ” ν•œκ΅­μ˜ λŒ€ν‘œμ μΈ μŒμ‹ 쀑 ν•˜λ‚˜λ‘œ 꼽히며, ν•œκ΅­ μŒμ‹ λ¬Έν™”μ˜ μ€‘μš”ν•œ 뢀뢄을 μ°¨μ§€ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
```

### [6] λ¨Έμ‹ λŸ¬λ‹κ³Ό λ”₯λŸ¬λ‹μ˜ 차이점은 λ¬΄μ—‡μΈκ°€μš”?
- 반볡λ₯ : 13.2%
- μ’…λ£Œ: EOS
- 토큰 수: 98

```
λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹(Machine Learning)은 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘, 뢄석 및 μ˜ˆμΈ‘ν•˜λŠ” κΈ°μˆ μ„ μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€. λ”₯λŸ¬λ„λŸ¬λ‹μ€ 컴퓨터가 μΈκ°„μ˜ λ‡Œμ™€ 같은 λ°©μ‹μœΌλ‘œ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  슀슀둜 결정을 내릴 수 μžˆλ„λ‘ ν•˜λŠ” 인곡 μ§€λŠ₯을 λ§ν•©λ‹ˆλ‹€. λ¨Έμ‹ λŸ¬λ‹ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ€ λ°μ΄ν„°μ—μ„œ νŒ¨ν„΄μ„ μ°Ύκ³  μ˜ˆμΈ‘ν•˜λ©°, λ”₯λŸ¬λ„ˆλŸ¬λ‹ μ‹œμŠ€ν…œμ€ νŒ¨ν„΄ 인식 및 좔둠에 쀑점을 λ‘‘λ‹ˆλ‹€. λ¨Έμ‹  λŸ¬λ‹κ³Ό λ”₯ λŸ¬λ‹ λͺ¨λ‘ λ‹€μ–‘ν•œ 기술과 기법을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 데이터λ₯Ό μ²˜λ¦¬ν•˜μ—¬ μ§€λŠ₯적인 κ²°κ³Όλ₯Ό 생성할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
```

### [7] 슀트레슀 ν•΄μ†Œ 방법을 μ•Œλ €μ£Όμ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 20.1%
- μ’…λ£Œ: max_tokens
- 토큰 수: 200

```
슀트레슀 ν•΄μ†Œλ₯Ό μœ„ν•œ λͺ‡ κ°€μ§€ νŒμ„ μ†Œκ°œν•©λ‹ˆλ‹€:1. κ·œμΉ™μ μΈ μš΄λ™ν•˜κΈ°: κ±΄κ°•ν•œ 체쀑 μœ μ§€, μ μ ˆν•œ νœ΄μ‹κ³Ό 수면, κ±΄κ°•ν•œ μƒν™œ μŠ΅κ΄€ λ“± 일상 μƒν™œμ— ν•„μš”ν•œ 신체 ν™œλ™μ„ ν•˜λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. μš΄λ™μ„ ν•  λ•ŒλŠ” κ· ν˜• 작힌 식단을 μ„ νƒν•˜κ³  μΆ©λΆ„ν•œ μ‹œκ°„μ„ λ“€μ—¬ λͺΈμ„ μ›€μ§μ΄λŠ” 것이 μ’‹μŠ΅λ‹ˆλ‹€.2. λͺ…μƒμ΄λ‚˜ μš”κ°€μ™€ 같은 λ§ˆμŒμ±™κΉ€ μ—°μŠ΅ν•˜κΈ°: μžμ‹ μ˜ 감정을 μΈμ‹ν•˜κ³  μ‘°μœ¨ν•˜λŠ” 법을 λ°°μš°λŠ” 것은 슀트레슀λ₯Ό 쀄이고 μ „λ°˜μ μΈ 웰빙을 ν–₯μƒμ‹œν‚¬ 수 μžˆλŠ” 쒋은 λ°©λ²•μž…λ‹ˆλ‹€. νŽΈμ•ˆν•œ μŒμ•…κ³Ό ν•¨κ»˜ νœ΄μ‹μ„ μ·¨ν•˜κ³  νŽΈμ•ˆν•œ μžμ„Έλ₯Ό μ·¨ν•˜λŠ” 것을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•©λ‹ˆλ‹€.3. μƒˆλ‘œμš΄ μ·¨λ―Έλ‚˜ 관심사 μ°ΎκΈ°: 슀트레슀λ₯Ό ν•΄μ†Œν•˜κ³  μ‹Άλ‹€λ©΄ μƒˆλ‘œμš΄ 취미와 관심사λ₯Ό μ°Ύμ•„λ³΄μ„Έμš”. μ§€μ—­ μ‚¬νšŒ ν™œλ™, λ…μ„œ λ˜λŠ” μ—¬ν–‰κ³Ό 같은 μ—¬κ°€ ν™œλ™μ€ 슀트레슀λ₯Ό μ€„μ΄λŠ” 데 도움이 될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.4. 긍정적인 자기 λŒ€ν™”λ₯Ό μ—°μŠ΅ν•˜μ„Έμš”: 뢀정적인 자기 λŒ€ν™”λŠ” 뢈면증, λΆˆμ•ˆ, 우울증으둜 μ΄μ–΄μ§ˆ 수 μžˆμœΌλ―€λ‘œ 자기 λŒ€ν™”λ₯Ό 톡해 긍정적인 λ°©μ‹μœΌλ‘œ μžμ‹ μ„ ν‘œν˜„ν•˜κ³  기뢄을 μ’‹κ²Œ λ§Œλ“œλŠ” 것이 μ€‘μš”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€!5. κ·œμΉ™μ μœΌλ‘œ μš΄λ™ν•˜κΈ° :
```

### [8] 효과적인 곡뢀 방법을 μ„€λͺ…ν•΄μ£Όμ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 19.4%
- μ’…λ£Œ: EOS
- 토큰 수: 189

```
효과적인 곡뢀 방법은 λ‹€μŒκ³Ό κ°™μŠ΅λ‹ˆλ‹€:1. ν•™μŠ΅ λͺ©ν‘œλ₯Ό μ„€μ •ν•©λ‹ˆλ‹€: 곡뢀λ₯Ό μ‹œμž‘ν•˜κΈ° 전에, ν•΄μ•Ό ν•  λͺ¨λ“  것을 κ³„νšν•˜κ³ , κ·Έ λͺ©ν‘œμ— 도달할 수 μžˆλŠ” ꡬ체적인 κ³„νšμ„ μ„Έμš°μ„Έμš”. λ˜ν•œ, μ‹œν—˜ μ€€λΉ„λ‚˜ 과제λ₯Ό μœ„ν•œ μ μ ˆν•œ μ‹œκ°„κ³Ό μžμ›μ„ ν™•λ³΄ν•˜μ„Έμš”.2. 반볡적인 μ—°μŠ΅μ„ ν•©λ‹ˆλ‹€: 맀일 μ •ν•΄μ§„ μ‹œκ°„μ— κΎΈμ€€νžˆ μ—°μŠ΅ν•˜λ©΄, 도움이 λ˜λŠ” μƒˆλ‘œμš΄ κ°œλ…μ΄λ‚˜ κ°œλ…μ„ λ°œκ²¬ν•  κ°€λŠ₯성이 λ†’μ•„μ§‘λ‹ˆλ‹€. κΎΈμ€€ν•œ μ—°μŠ΅μ΄ μ„±κ³΅μ˜ 열쇠이며, μ—΄μ‹¬νžˆ λ…Έλ ₯ν•˜λ©΄ μ›ν•˜λŠ” κ²°κ³Όλ₯Ό 얻을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.3. 문제 ν•΄κ²° λŠ₯λ ₯을 ν–₯μƒμ‹œν‚΅λ‹ˆλ‹€: 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜λŠ” 데 μžˆμ–΄ 핡심은 문제의 λͺ©μ κ³Ό 그것을 ν•΄κ²°ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ ν•„μš”ν•œ κΈ°μˆ μ„ νŒŒμ•…ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό μœ„ν•΄ λ§Žμ€ μ–‘μ˜ λ…μ„œμ™€ λ‹€μ–‘ν•œ μœ ν˜•μ˜ 문제 ν•΄κ²° 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€,.4. 개인적인 νŠΈλ ˆμ΄λ‹μ„ μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€: 개인이 μžμ‹ μ˜ ν•™μŠ΅ μŠ΅κ΄€κ³Ό λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•΄ 더 잘 μ΄ν•΄ν•˜κ³ , ν•™μŠ΅μ— 도움이 될 λ§Œν•œ κ°œμΈλ³„ νŠΈλ ˆμ΄λ‹μ„ μ œκ³΅ν•˜λŠ” 것이 μ€‘μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 슀슀둜 λ™κΈ°λΆ€μ—¬ν•˜κ³ , 더 λ‚˜μ€ ν•™μŠ΅ κ²°κ³Όλ₯Ό 얻을 ν™•λ₯ μ΄ λ†’μ•„μ§ˆ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.
```

### [9] 인곡지λŠ₯의 λ―Έλž˜μ— λŒ€ν•΄ μ–΄λ–»κ²Œ μƒκ°ν•˜μ‹œλ‚˜μš”?
- 반볡λ₯ : 16.1%
- μ’…λ£Œ: max_tokens
- 토큰 수: 200

```
인곡지λŠ₯이 점점 더 λ§Žμ€ μ‚°μ—…κ³Ό μ„œλΉ„μŠ€μ— ν†΅ν•©λ˜κ³  있기 λ•Œλ¬Έμ—, λ―Έλž˜λŠ” ν₯λ―Έλ‘­μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 일뢀 μ˜ˆμΈ‘μ€ AIκ°€ 일상 μƒν™œμ—μ„œ 훨씬 더 λ§Žμ€ 역할을 ν•  수 있으며, 이둜 인해 μƒλ‹Ήν•œ ν˜μ‹ κ³Ό 생산성 ν–₯상이 λ°œμƒν•  것이라고 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€.AIλŠ” 의료, 금육, ꡐ톡 λ“± μ—¬λŸ¬ μ‚°μ—… λΆ„μ•Όμ—μ„œ 이미 ν™œμš©λ˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, AIλŠ” μ˜μ‚¬ κ²°μ • ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€λ₯Ό μžλ™ν™”ν•˜μ—¬ ν™˜μž 치료 κ²°κ³Όλ₯Ό κ°œμ„ ν•˜κ³  μ§ˆλ³‘μ„ μ‘°κΈ° 진단할 수 μžˆλ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, AI μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ€ 기계 ν•™μŠ΅μ„ 톡해 μ‚¬λžŒμ˜ 행동 νŒ¨ν„΄μ„ μ΄ν•΄ν•˜κ³  νŠΉμ • μ œν’ˆμ΄λ‚˜ μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό μΆ”μ²œν•΄ 쀄 μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.λ˜ν•œ, AI κΈ°μˆ μ€ 무인 항곡기와 μžμœ¨μ£Όν–‰μ°¨ λ“±μ˜ λΆ„μ•Όμ—μ„œλ„ ν™œμš©λ  κ²ƒμœΌλ‘œ λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ κΈ°μˆ μ€ ꡐ톡 체증 κ°μ†Œ, μ•ˆμ „ κ°œμ„ , λΉ„μš© 절감 λ“±μ˜ 효과λ₯Ό κ°€μ Έμ˜¬ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ AI 기반 μŒμ„± 인식 μ‹œμŠ€ν…œμ€ ꡐ톡 ν˜Όμž‘μ„ 쀄이고 λŒ€μ€‘κ΅ν†΅ μ΄μš©μ„ μ΄‰μ§„ν•˜λŠ” 데 도움을 쀄 수 μžˆμ„ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.μ „λ°˜μ μœΌλ‘œ AIλŠ” μΈκ°„μ˜ 삢에 큰 영ν–₯을 λ―ΈμΉ  잠재λ ₯을 κ°€μ§€κ³  μžˆλŠ” λΆ„μ•Όμž…λ‹ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ 기술 λ°œμ „μ˜ 속도와 λ²”μœ„κ°€ 맀우 κ΄‘λ²”μœ„
```

### [10] κ±΄κ°•ν•œ μ‹μŠ΅κ΄€μ„ μœ μ§€ν•˜λŠ” 방법을 μ•Œλ €μ£Όμ„Έμš”.
- 반볡λ₯ : 21.5%
- μ’…λ£Œ: EOS
- 토큰 수: 195

```
κ±΄κ°•ν•œ μ‹μŠ΅κ΄€μ΄λž€ κ· ν˜• 작힌 μ˜μ–‘μ†Œλ₯Ό μ„­μ·¨ν•˜κ³ , μΆ©λΆ„ν•œ μˆ˜λ©΄μ„ μ·¨ν•˜κ³ , 슀트레슀λ₯Ό κ΄€λ¦¬ν•˜λ©°, κ·œμΉ™μ μΈ μš΄λ™κ³Ό κ±΄κ°•ν•œ 식단을 μœ μ§€ν•˜μ—¬ 건강을 μœ μ§€ν•˜λŠ” 것을 λ§ν•©λ‹ˆλ‹€.예λ₯Ό λ“€μ–΄, 맀일 μ•„μΉ¨ 과일과 μ±„μ†Œλ₯Ό 챙겨 λ¨Ήκ³ , κ±΄κ°•ν•œ κ°„μ‹μœΌλ‘œ 톡곑물, 견과λ₯˜, 콩λ₯˜λ₯Ό μ„­μ·¨ν•˜λŠ” 것이 μ’‹μŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, λ°”μœ μΌμƒμ—μ„œ μš΄λ™κ³Ό 체쀑 κ°λŸ‰μ—λ„ 신경을 써야 ν•©λ‹ˆλ‹€.ν•˜μ§€λ§Œ, μ΄λŸ¬ν•œ μŠ΅κ΄€λ“€μ΄ λͺ¨λ‘ 건강에 쒋은 것은 μ•„λ‹™λ‹ˆλ‹€. μ μ ˆν•œ μ‹μ‚¬λŸ‰μ„ μœ μ§€ν•˜λ©΄μ„œλ„ κ· ν˜•μž‘νžŒ μ˜μ–‘μ†Œ 섭취와 신체 ν™œλ™μ„ 병행해야 ν•©λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, ν•˜λ£¨ μ„Έ 끼 식사λ₯Ό λͺ¨λ‘ ν•˜κ³ , κ°€λŠ₯ν•˜λ©΄ ν•˜λ£¨μ— 두 번 이상 식사λ₯Ό ν•˜λŠ” 것이 μ’‹μŠ΅λ‹ˆλ‹€(예: 점심은 κ°„λ‹¨ν•˜κ²Œ, 저녁은 κ°€λ³κ²Œ).λ˜ν•œ, μŒμ‹μ„ 선택할 λ•ŒλŠ” μ μ ˆν•œ μ–‘κ³Ό μ§ˆμ„ κ³ λ €ν•΄μ•Ό ν•˜λ©°, μŒμ‹ 선택 ν›„μ—λŠ” κ±΄κ°•ν•œ μ‹μƒν™œμ„ μœ μ§€ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 계속적인 λͺ¨λ‹ˆν„°λ§μ΄ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. λ”°λΌμ„œ, κ±΄κ°•ν•œ μ‹μƒν™œμ€ 건강을 μœ μ§€ν•˜κ³  μ§ˆλ³‘μ„ μ˜ˆλ°©ν•  수 μžˆλŠ” 맀우 μ€‘μš”ν•œ μš”μ†Œμž…λ‹ˆλ‹€.
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## κ°œμ„ λ„ 뢄석

- Pretrain β†’ SFT v2: 51.4%p κ°œμ„ 
- SFT v1 (buggy) β†’ SFT v2: 39.1%p κ°œμ„ 
- SFT v1 (μ˜¬λ°”λ₯Έ 포맷) β†’ SFT v2: -0.3%p κ°œμ„ 

## ꢌμž₯ λ‹€μŒ 단계

- 반볡λ₯ μ΄ μ—¬μ „νžˆ λ†’μŒ - μΆ”κ°€ SFT ν•„μš”
- ν•™μŠ΅ 데이터 ν’ˆμ§ˆ 점검
- ν•™μŠ΅λ₯ /에포크 μ‘°μ •
- 데이터 증강 κ³ λ €