Update README.md

README.md

@@ -6,24 +6,27 @@ base_model:
 - openchat/openchat_3.5
 pipeline_tag: text-generation
 ---
-⛱ ktdsBaseLM v0.11은 openchat3.5를 Foundation 모델로 하는 한국어 및 한국의 다양한 문화에 적용할 수 있도록 하기 위해
-개발 되었으며 자체 제작한 135영역의 한국어 데이터를 활용하여 한국 사회 가치와 문화를 이해하는 모델 입니다.
+⛱  ktdsbaseLM v0.11은 openchat3.5를 Foundation 모델로 하는 한국어 및 한국의 다양한 문화에 적용할 수 있도록 하기 위해
+개발 되었으며 자체 제작한 135영역의 한국어 데이터를 활용하여 한국 사회 가치와 문화를 이해하는 모델 입니다. ✌
 
 
-1. 모델설명
-- 모델명 및 주요기능: KTDSBaseLM v0.11은 OpenChat 3.5 모델을 기반으로 SFT 방식으로 파인튜닝된 LLaMA 3.0 기반 모델입니다.
-한국어와 한국의 다양한 문화적 맥락을 이해하도록 설계되었으며, 자체 제작한 135개 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,
-법률, 재무, 과학, 교육, 비즈니스, 문화 연구 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
+
+❶ 모델설명
+- 모델명 및 주요기능:
+  KTDSbaseLM v0.11은 OpenChat 3.5 모델을 기반으로 SFT 방식으로 파인튜닝된 Mistral 7B / openchat3.5 기반 모델입니다.
+  한국어와 한국의 다양한 문화적 맥락을 이해하도록 설계되었으며, 자체 제작한 135개 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,
+  법률, 재무, 과학, 교육, 비즈니스, 문화 연구 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
 - 모델 아키텍처: KTDSBaseLM v0.11은 Mistral 7B 모델을 기반으로, 파라미터 수는 70억 개(7B)로 구성된 고성능 언어 모델입니다.
-이 모델은 OpenChat 3.5를 파운데이션 모델로 삼아, SFT(지도 미세 조정) 방식을 통해 한국어와 한국 문화에 특화된 성능을 발휘하도록 훈련되었습니다.
-Mistral 7B의 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.
-
-2. 학습 데이터
-- KTDSBaseLM v0.11은 총 3.6GB 크기의 데이터를 바탕으로 학습되었습니다. 총 233만 건의 QnA 데이터를 포함하며,
-그 중 133만 건은 135개 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 100개 영역에 걸쳐 학습되었습니다.
+  이 모델은 OpenChat 3.5를 파운데이션 모델로 삼아, SFT(지도 미세 조정) 방식을 통해 한국어와 한국 문화에 특화된 성능을 발휘하도록 훈련되었습니다.
+  Mistral 7B의 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
+- KTDSbaseLM v0.11은 총 3.6GB 크기의 데이터를 바탕으로 학습되었습니다. 총 233만 건의 QnA 데이터를 포함하며,
+  그 중 133만 건은 135개 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 100개 영역에 걸쳐 학습되었습니다.