Text Generation
Transformers
Safetensors
GGUF
Korean
English
llama
3b
korean
from-scratch
orpo
instruction-tuned
preference-aligned
fp8
b200
Eval Results (legacy)
text-generation-inference
Instructions to use pathcosmos/frankenstallm with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use pathcosmos/frankenstallm with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="pathcosmos/frankenstallm")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pathcosmos/frankenstallm") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("pathcosmos/frankenstallm", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- llama.cpp
How to use pathcosmos/frankenstallm with llama.cpp:
Install (macOS, Linux)
curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
Install from WinGet (Windows)
winget install llama.cpp # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: llama serve -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: llama cli -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
Use pre-built binary
# Download pre-built binary from: # https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./llama-server -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./llama-cli -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
Build from source code
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp cmake -B build cmake --build build -j --target llama-server llama-cli # Start a local OpenAI-compatible server with a web UI: ./build/bin/llama-server -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M # Run inference directly in the terminal: ./build/bin/llama-cli -hf pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
Use Docker
docker model run hf.co/pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
- LM Studio
- Jan
- vLLM
How to use pathcosmos/frankenstallm with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "pathcosmos/frankenstallm" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "pathcosmos/frankenstallm", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
- SGLang
How to use pathcosmos/frankenstallm with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "pathcosmos/frankenstallm" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "pathcosmos/frankenstallm", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "pathcosmos/frankenstallm" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "pathcosmos/frankenstallm", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Ollama
How to use pathcosmos/frankenstallm with Ollama:
ollama run hf.co/pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
- Unsloth Desktop
- Docker Model Runner
How to use pathcosmos/frankenstallm with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
- Lemonade
How to use pathcosmos/frankenstallm with Lemonade:
Pull the model
# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/ lemonade pull pathcosmos/frankenstallm:Q4_K_M
Run and chat with the model
lemonade run user.frankenstallm-Q4_K_M
List all available models
lemonade list
- Atomic Chat
File size: 11,856 Bytes
5b1ff4d | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 | # SFT v2 체ν¬ν¬μΈνΈ μ’
ν© νκ° λ³΄κ³ μ
체ν¬ν¬μΈνΈ: `checkpoints/korean_1b_sft/checkpoint-best`
νκ°μΌμ: 2026-02-27
## ν΅μ¬ μ§ν
| νλͺ© | Pretrain | SFT v1 (buggy ν¬λ§·) | SFT v1 (μ¬λ°λ₯Έ ν¬λ§·) | **SFT v2 (μ΄λ²)** |
|------|----------|--------------------|--------------------|-----------------|
| λ°λ³΅λ₯ | 69.4% | 57.1% | 17.7% | **18.0%** |
| val_loss | - | 2.69 | - | **2.2062** (νμ΅ κΈ°λ‘) |
| μμ° μ’
λ£μ¨ | - | - | - | **60.0%** |
## λͺ©ν λ¬μ± μ¬λΆ
- λ°λ³΅λ₯ <5%: β λ―Έλ¬μ± (18.0%)
- val_loss <2.2: β κ·Όμ λ―Έλ¬μ± (2.2062, νμ΅ κΈ°λ‘ κΈ°μ€. λ³λ eval μ€ν¬λ¦½νΈλ ν ν°ν μ°¨μ΄λ‘ 3.10 μΈ‘μ λ¨)
## μμ± νλΌλ―Έν°
- temperature=0.7, top_p=0.9
- repetition_penalty=1.1, no_repeat_ngram_size=3
- max_new_tokens=200
- ν둬ννΈ ν¬λ§·: `<|user|>\n{μ§λ¬Έ}\n<|assistant|>\n`
## μμ± μν μ λ¬Έ
### [1] νκ΅μ μλλ μ΄λμΈκ°μ?
- λ°λ³΅λ₯ : 0.0%
- μ’
λ£: EOS
- ν ν° μ: 7
```
λνλ―Όκ΅μ μλλ μμΈμ
λλ€.
```
### [2] νμ΄μ¬μμ 리μ€νΈλ₯Ό μ λ ¬νλ λ°©λ²μ μ€λͺ
ν΄μ£ΌμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 33.3%
- μ’
λ£: EOS
- ν ν° μ: 162
```
νμ΄μ¬μμλ 리μ€νΈλ₯Ό sort() ν¨μλ₯Ό μ¬μ©νμ¬ μ λ ¬ν μ μμ΅λλ€. μ΄ ν¨μλ 리μ€νΈμ 첫 λ²μ§Έ μμμ λ§μ§λ§ μμλ₯Ό μ°Ύκ³ , μ΄λ€μ μ°κ²°νμ¬ ν΄λΉ 리μ€νΈλ₯Ό μμ±ν©λλ€.리μ€νΈμ 첫 μμλ 리μ€νΈμ μ²μμΈ μμμ΄κ³ , λ λ²μ§Έ μμλ 리μ€νΈμμ 첫 λ²μ§Έλ‘ λμ€λ μμμ
λλ€.λ€μμΌλ‘, 리μ€νΈμ λ§μ§λ§ μμλ 리μ€νΈκ° μμ±λ ν 리μ€νΈμ κ°μ₯ μ²μμ μ€λ μμμ΄λ©°, μ΄λ₯Ό μ°κ²°νλ©΄ 리μ€νΈμ λͺ¨λ μμλ₯Ό μ°Ύμ μ μμ΅λλ€:```pythonsort(a)`μ μ½λλ `sort()` ν¨μλ₯Ό νΈμΆνμ¬ λ¦¬μ€νΈμ μμμ μμλ₯Ό μ°κ²°ν λ€μ, κ° μμκ° λͺ¨λ 리μ€νΈμ 맨 μμ μμΉνλλ‘ ν©λλ€. μ΄λ κ² νλ©΄ 리μ€νΈλ₯Ό μ²μλΆν° λκΉμ§ ν λ²μ νλμ© μ°¨λ‘λλ‘ μ°Ύμ μ μμΌλ―λ‘, 리μ€νΈκ° λ μ΄μ 볡μ‘ν΄μ§μ§ μμ΅λλ€.
```
### [3] μ§κ΅¬μ¨λνμ μ£Όμ μμΈμ μ€λͺ
νμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 23.8%
- μ’
λ£: max_tokens
- ν ν° μ: 200
```
μ§κ΅¬ μ¨λνλ μ§κ΅¬μ κΈ°μ¨μ΄ μμΉνκ³ ν΄μλ©΄μ΄ μμΉνλ νμμ
λλ€. μ΄ νμμ λΉνκ° λ
Ήκ³ , λ λ§μ λΉκ° λ΄λ¦¬κ³ , λ λΉλ²ν ννκ³Ό ν리μΌμΈμ΄ λ°μνλ λ± λκΈ° μ€ μμ¦κΈ° μμ΄ μ¦κ°νμ¬ λ°μν©λλ€. μ΄λ μ¬λ¬ κ°μ§ μ΄μ λ‘ μΈν΄ λ°μν μ μλλ°, κ·Έ μ€ μΌλΆλ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:1. κΈ°μ¨ μμΉ: λΉνμ νν΄μ ν΄λΉμΌλ‘ μΈν μ΄ ν½μ°½μΌλ‘ μΈν΄ κΈ°μ¨μ΄ μμΉν μ μμ΅λλ€. μ΄λ¬ν μμΉμ κ·Ήμ§λ°©μ μΌμμ΄ λ
Ήκ³ λ λ°λ»ν κΈ°μ¨μ΄ ν΄μλ©΄μ λμ΄λ μμΈμ΄ λ μ μμ΅λλ€2. μ°μ±ν: νμ° νλ°λ‘ μΈν μ°μ±νλ‘ μΈν΄ μμ¦κΈ°κ° λκΈ° μ€μΌλ‘ λ°©μΆλμ΄ μ°μ±λΉκ° λ°μν κ°λ₯μ±μ΄ λμμ§λλ€.3. μλ¬Ό λ€μμ± μμ€: λ μΆμ΄ κΈ°νμμλ μλ¬Όμ΄ μ΄μλ¨μ μ μλ μΆ©λΆν νλΉμ λ°μ§ λͺ»ν μλ μμ΅λλ€. μ΄λ‘ μΈν΄ μλ¬Όμ΄ μ£½κ³ κ²°κ΅ λ©Έμ’
λ μνμ΄ λμμ§λλ€4. ν΄μλ©΄ μμΉ: μΌλΆ μ§μμμλ νμ°λ νμκ° λ°μνμ¬ ν΄μλ©΄μ μμκ° μμΉνλ©΄ ν΄μμ μ΄ μΉ¨μλκ±°λ μΉ¨μλλ κ²½μ°κ° λ°μν μ μμ΅λλ€(μ:
```
### [4] μ’μ μλ©΄ μ΅κ΄μ λ§λ€κΈ° μν νμ μλ €μ£ΌμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 20.8%
- μ’
λ£: max_tokens
- ν ν° μ: 200
```
μ’μ μλ©΄ μ΅κ΄μ μλ©΄μ μ§κ³Ό μμ μ§μ μ μΈ μν₯μ λ―ΈμΉ©λλ€. λ€μμ μ’μ μλ©΄μ μ·¨νκΈ° μν΄ μ·¨ν μ μλ λͺ κ°μ§ λ¨κ³μ
λλ€:1. 건κ°ν μλ©΄ 루ν΄μ μ μ§νμΈμ: λ§€μΌ λ°€ 8~10μκ°μ μΆ©λΆν μλ©΄μ μ·¨νκ³ , ν루 μ΅μ 7~9μκ°μ μλ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€. μ·¨μΉ¨ μκ°μ μΌμ νκ² μ μ§νκ³ , TVλ₯Ό μμ²νκ±°λ μ€λ§νΈν°μ μ¬μ©νλ μκ°μ μ€μ΄λ κ²λ λμμ΄ λ©λλ€.2. μλ©΄ νκ²½ κ°μ : μΉ¨μ€μλ νΈμν λ² κ°, μ‘°λͺ
, μ¨λ μ‘°μ κΈ°λ₯Ό ν¬ν¨ν νΈμν μλ©΄ νκ²½μ μ‘°μ±νλ λ° ν¬μνμΈμ. μΉ¨λ 컀λ²λ μνΈλ λΆλλ½κ³ ν΅κΈ°μ±μ΄ μ’μΌλ©°, μ΄λ μλ©΄μ μ·¨νλ λ° λμμ΄ λ μ μμ΅λλ€.3. μλ©΄ μμμ μ€μ²νμΈμ: μ λ€κΈ° μ μ μμ£Ό μ»κ³ , λ¬Όλ μΆ©λΆν μμ·¨νκ³ , νΈμν μλ©΄μ λλ μ μ ν μμ νλ³μ μ¬μΈμ. μ΄λ¬ν λ
Έλ ₯μ μ 체 건κ°μ μ μ§νλ λ° λμμ΄ λλ©°, μ μ 건κ°μλ κΈμ μ μΈ μν₯μ λ―ΈμΉ μ μμ΅λλ€!4. μ·¨νκΈ° μ¬μ΄ μ€λ΅ λ° κ°μ μ ννκΈ°: κ³Ό
```
### [5] νκ΅ μ ν΅ μμ μ€ κΉμΉμ λν΄ μ€λͺ
ν΄μ£ΌμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 12.2%
- μ’
λ£: EOS
- ν ν° μ: 97
```
νκ΅ μ ν΅ μμ μ€μλ κΉμΉκ° μμ΅λλ€. μ΄λ κ³ μΆ§κ°λ£¨, λ§λ, μκ° λ±μ μλ
κ³Ό ν¨κ» λ²λ¬΄λ € λ§λ κ²μΌλ‘, μ΄ κ³Όμ μμ κ³ μΆμ λ§λμ ν₯μ΄ μ΄μ°λ¬μ§ λ
νΉν λ§μ λ
λλ€. λν, κΉμΉλ λ°ν¨μνμΌλ‘, κΉμΉλ₯Ό λ§λλ κ³Όμ μ μ£Όλ‘ μκΈλ¬Όμ λ΄κ·Έκ±°λ λ°ν¨μμΌ λλ¬Όλ‘ λ¨Ήκ±°λ, μ κ°μ΄λ μ₯μμ° λ±μ λ§λ€μ΄ λ¨Ήμ΅λλ€. μ΄λ¬ν κΉμΉλ νκ΅μ λνμ μΈ μμ μ€ νλλ‘ κΌ½νλ©°, νκ΅ μμ λ¬Ένμ μ€μν λΆλΆμ μ°¨μ§νκ³ μμ΅λλ€.
```
### [6] λ¨Έμ λ¬λκ³Ό λ₯λ¬λμ μ°¨μ΄μ μ 무μμΈκ°μ?
- λ°λ³΅λ₯ : 13.2%
- μ’
λ£: EOS
- ν ν° μ: 98
```
λ¨Έμ λ¬λ(Machine Learning)μ λ°μ΄ν°λ₯Ό μμ§, λΆμ λ° μμΈ‘νλ κΈ°μ μ μλ―Έν©λλ€. λ₯λ¬λλ¬λμ μ»΄ν¨ν°κ° μΈκ°μ λμ κ°μ λ°©μμΌλ‘ νμ΅νκ³ μ€μ€λ‘ κ²°μ μ λ΄λ¦΄ μ μλλ‘ νλ μΈκ³΅ μ§λ₯μ λ§ν©λλ€. λ¨Έμ λ¬λ μκ³ λ¦¬μ¦μ λ°μ΄ν°μμ ν¨ν΄μ μ°Ύκ³ μμΈ‘νλ©°, λ₯λ¬λλ¬λ μμ€ν
μ ν¨ν΄ μΈμ λ° μΆλ‘ μ μ€μ μ λ‘λλ€. λ¨Έμ λ¬λκ³Ό λ₯ λ¬λ λͺ¨λ λ€μν κΈ°μ κ³Ό κΈ°λ²μ μ¬μ©νμ¬ λ°μ΄ν°λ₯Ό μ²λ¦¬νμ¬ μ§λ₯μ μΈ κ²°κ³Όλ₯Ό μμ±ν μ μμ΅λλ€.
```
### [7] μ€νΈλ μ€ ν΄μ λ°©λ²μ μλ €μ£ΌμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 20.1%
- μ’
λ£: max_tokens
- ν ν° μ: 200
```
μ€νΈλ μ€ ν΄μλ₯Ό μν λͺ κ°μ§ νμ μκ°ν©λλ€:1. κ·μΉμ μΈ μ΄λνκΈ°: 건κ°ν μ²΄μ€ μ μ§, μ μ ν ν΄μκ³Ό μλ©΄, 건κ°ν μν μ΅κ΄ λ± μΌμ μνμ νμν μ 체 νλμ νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μ΄λμ ν λλ κ· ν μ‘ν μλ¨μ μ ννκ³ μΆ©λΆν μκ°μ λ€μ¬ λͺΈμ μμ§μ΄λ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€.2. λͺ
μμ΄λ μκ°μ κ°μ λ§μμ±κΉ μ°μ΅νκΈ°: μμ μ κ°μ μ μΈμνκ³ μ‘°μ¨νλ λ²μ λ°°μ°λ κ²μ μ€νΈλ μ€λ₯Ό μ€μ΄κ³ μ λ°μ μΈ μ°λΉμ ν₯μμν¬ μ μλ μ’μ λ°©λ²μ
λλ€. νΈμν μμ
κ³Ό ν¨κ» ν΄μμ μ·¨νκ³ νΈμν μμΈλ₯Ό μ·¨νλ κ²μ λͺ©νλ‘ ν©λλ€.3. μλ‘μ΄ μ·¨λ―Έλ κ΄μ¬μ¬ μ°ΎκΈ°: μ€νΈλ μ€λ₯Ό ν΄μνκ³ μΆλ€λ©΄ μλ‘μ΄ μ·¨λ―Έμ κ΄μ¬μ¬λ₯Ό μ°Ύμ보μΈμ. μ§μ μ¬ν νλ, λ
μ λλ μ¬νκ³Ό κ°μ μ¬κ° νλμ μ€νΈλ μ€λ₯Ό μ€μ΄λ λ° λμμ΄ λ μ μμ΅λλ€.4. κΈμ μ μΈ μκΈ° λνλ₯Ό μ°μ΅νμΈμ: λΆμ μ μΈ μκΈ° λνλ λΆλ©΄μ¦, λΆμ, μ°μΈμ¦μΌλ‘ μ΄μ΄μ§ μ μμΌλ―λ‘ μκΈ° λνλ₯Ό ν΅ν΄ κΈμ μ μΈ λ°©μμΌλ‘ μμ μ νννκ³ κΈ°λΆμ μ’κ² λ§λλ κ²μ΄ μ€μν μ μμ΅λλ€!5. κ·μΉμ μΌλ‘ μ΄λνκΈ° :
```
### [8] ν¨κ³Όμ μΈ κ³΅λΆ λ°©λ²μ μ€λͺ
ν΄μ£ΌμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 19.4%
- μ’
λ£: EOS
- ν ν° μ: 189
```
ν¨κ³Όμ μΈ κ³΅λΆ λ°©λ²μ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:1. νμ΅ λͺ©νλ₯Ό μ€μ ν©λλ€: 곡λΆλ₯Ό μμνκΈ° μ μ, ν΄μΌ ν λͺ¨λ κ²μ κ³ννκ³ , κ·Έ λͺ©νμ λλ¬ν μ μλ ꡬ체μ μΈ κ³νμ μΈμ°μΈμ. λν, μν μ€λΉλ κ³Όμ λ₯Ό μν μ μ ν μκ°κ³Ό μμμ ν보νμΈμ.2. λ°λ³΅μ μΈ μ°μ΅μ ν©λλ€: λ§€μΌ μ ν΄μ§ μκ°μ κΎΈμ€ν μ°μ΅νλ©΄, λμμ΄ λλ μλ‘μ΄ κ°λ
μ΄λ κ°λ
μ λ°κ²¬ν κ°λ₯μ±μ΄ λμμ§λλ€. κΎΈμ€ν μ°μ΅μ΄ μ±κ³΅μ μ΄μ μ΄λ©°, μ΄μ¬ν λ
Έλ ₯νλ©΄ μνλ κ²°κ³Όλ₯Ό μ»μ μ μμ΅λλ€.3. λ¬Έμ ν΄κ²° λ₯λ ₯μ ν₯μμν΅λλ€: λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νλ λ° μμ΄ ν΅μ¬μ λ¬Έμ μ λͺ©μ κ³Ό κ·Έκ²μ ν΄κ²°νκΈ° μν΄ νμν κΈ°μ μ νμ
νλ κ²μ
λλ€. μ΄λ₯Ό μν΄ λ§μ μμ λ
μμ λ€μν μ νμ λ¬Έμ ν΄κ²° λꡬλ₯Ό μ¬μ©νμ¬ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°ν μ μμ΅λλ€,.4. κ°μΈμ μΈ νΈλ μ΄λμ μ 곡ν©λλ€: κ°μΈμ΄ μμ μ νμ΅ μ΅κ΄κ³Ό λ₯λ ₯μ λν΄ λ μ μ΄ν΄νκ³ , νμ΅μ λμμ΄ λ λ§ν κ°μΈλ³ νΈλ μ΄λμ μ 곡νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μ΄λ₯Ό ν΅ν΄ μ€μ€λ‘ λκΈ°λΆμ¬νκ³ , λ λμ νμ΅ κ²°κ³Όλ₯Ό μ»μ νλ₯ μ΄ λμμ§ κ²μ
λλ€.
```
### [9] μΈκ³΅μ§λ₯μ λ―Έλμ λν΄ μ΄λ»κ² μκ°νμλμ?
- λ°λ³΅λ₯ : 16.1%
- μ’
λ£: max_tokens
- ν ν° μ: 200
```
μΈκ³΅μ§λ₯μ΄ μ μ λ λ§μ μ°μ
κ³Ό μλΉμ€μ ν΅ν©λκ³ μκΈ° λλ¬Έμ, λ―Έλλ ν₯λ―Έλ‘μ΅λλ€. μΌλΆ μμΈ‘μ AIκ° μΌμ μνμμ ν¨μ¬ λ λ§μ μν μ ν μ μμΌλ©°, μ΄λ‘ μΈν΄ μλΉν νμ κ³Ό μμ°μ± ν₯μμ΄ λ°μν κ²μ΄λΌκ³ μ μν©λλ€.AIλ μλ£, κΈμ΅, κ΅ν΅ λ± μ¬λ¬ μ°μ
λΆμΌμμ μ΄λ―Έ νμ©λκ³ μμ΅λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, AIλ μμ¬ κ²°μ νλ‘μΈμ€λ₯Ό μλννμ¬ νμ μΉλ£ κ²°κ³Όλ₯Ό κ°μ νκ³ μ§λ³μ μ‘°κΈ° μ§λ¨ν μ μλλ‘ ν©λλ€. λν, AI μκ³ λ¦¬μ¦μ κΈ°κ³ νμ΅μ ν΅ν΄ μ¬λμ νλ ν¨ν΄μ μ΄ν΄νκ³ νΉμ μ νμ΄λ μλΉμ€λ₯Ό μΆμ²ν΄ μ€ μλ μμ΅λλ€.λν, AI κΈ°μ μ λ¬΄μΈ ν곡기μ μμ¨μ£Όνμ°¨ λ±μ λΆμΌμμλ νμ©λ κ²μΌλ‘ 보μ
λλ€. μ΄λ¬ν κΈ°μ μ κ΅ν΅ μ²΄μ¦ κ°μ, μμ κ°μ , λΉμ© μ κ° λ±μ ν¨κ³Όλ₯Ό κ°μ Έμ¬ μ μμ΅λλ€. λν AI κΈ°λ° μμ± μΈμ μμ€ν
μ κ΅ν΅ νΌμ‘μ μ€μ΄κ³ λμ€κ΅ν΅ μ΄μ©μ μ΄μ§νλ λ° λμμ μ€ μ μμ κ²μ
λλ€.μ λ°μ μΌλ‘ AIλ μΈκ°μ μΆμ ν° μν₯μ λ―ΈμΉ μ μ¬λ ₯μ κ°μ§κ³ μλ λΆμΌμ
λλ€. κ·Έλ¬λ κΈ°μ λ°μ μ μλμ λ²μκ° λ§€μ° κ΄λ²μ
```
### [10] 건κ°ν μμ΅κ΄μ μ μ§νλ λ°©λ²μ μλ €μ£ΌμΈμ.
- λ°λ³΅λ₯ : 21.5%
- μ’
λ£: EOS
- ν ν° μ: 195
```
건κ°ν μμ΅κ΄μ΄λ κ· ν μ‘ν μμμλ₯Ό μμ·¨νκ³ , μΆ©λΆν μλ©΄μ μ·¨νκ³ , μ€νΈλ μ€λ₯Ό κ΄λ¦¬νλ©°, κ·μΉμ μΈ μ΄λκ³Ό 건κ°ν μλ¨μ μ μ§νμ¬ κ±΄κ°μ μ μ§νλ κ²μ λ§ν©λλ€.μλ₯Ό λ€μ΄, λ§€μΌ μμΉ¨ κ³ΌμΌκ³Ό μ±μλ₯Ό μ±κ²¨ λ¨Ήκ³ , 건κ°ν κ°μμΌλ‘ ν΅κ³‘λ¬Ό, 견과λ₯, 콩λ₯λ₯Ό μμ·¨νλ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€. λν, λ°μ μΌμμμ μ΄λκ³Ό μ²΄μ€ κ°λμλ μ κ²½μ μ¨μΌ ν©λλ€.νμ§λ§, μ΄λ¬ν μ΅κ΄λ€μ΄ λͺ¨λ 건κ°μ μ’μ κ²μ μλλλ€. μ μ ν μμ¬λμ μ μ§νλ©΄μλ κ· νμ‘ν μμμ μμ·¨μ μ 체 νλμ λ³νν΄μΌ ν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, ν루 μΈ λΌ μμ¬λ₯Ό λͺ¨λ νκ³ , κ°λ₯νλ©΄ ν루μ λ λ² μ΄μ μμ¬λ₯Ό νλ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€(μ: μ μ¬μ κ°λ¨νκ², μ λ
μ κ°λ³κ²).λν, μμμ μ νν λλ μ μ ν μκ³Ό μ§μ κ³ λ €ν΄μΌ νλ©°, μμ μ ν νμλ 건κ°ν μμνμ μ μ§νκΈ° μν΄ κ³μμ μΈ λͺ¨λν°λ§μ΄ νμν©λλ€. λ°λΌμ, 건κ°ν μμνμ 건κ°μ μ μ§νκ³ μ§λ³μ μλ°©ν μ μλ λ§€μ° μ€μν μμμ
λλ€.
```
## κ°μ λ λΆμ
- Pretrain β SFT v2: 51.4%p κ°μ
- SFT v1 (buggy) β SFT v2: 39.1%p κ°μ
- SFT v1 (μ¬λ°λ₯Έ ν¬λ§·) β SFT v2: -0.3%p κ°μ
## κΆμ₯ λ€μ λ¨κ³
- λ°λ³΅λ₯ μ΄ μ¬μ ν λμ - μΆκ° SFT νμ
- νμ΅ λ°μ΄ν° νμ§ μ κ²
- νμ΅λ₯ /μν¬ν¬ μ‘°μ
- λ°μ΄ν° μ¦κ° κ³ λ €
|