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@@ -28,8 +28,8 @@ pipeline_tag: text-generation
 - 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.
-- 학습 Instruction Format: 
-  {"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
+- 학습 Instruction Datasets Format: 
+  {"prompt": "prompt text", "completion": "ideal generated text"}
     
 ❸ 사용 사례
   KTDSBaseLM v0.11은 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어:
@@ -47,12 +47,14 @@ pipeline_tag: text-generation
   편향된 데이터가 포함될 경우 편향된 응답이 생성될 가능성도 존재합니다.
 
 ❺ 사용 방법
->> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
-
->> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("")
->> model = AutoModel.from_pretrained("")
-
->> inputs = tokenizer("안녕하세요", return_tensors="pt")
->> outputs = model(**inputs)
->> 
+  pre><code>
+  from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+  
+  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("")
+  model = AutoModel.from_pretrained("")
+  
+  inputs = tokenizer("안녕하세요", return_tensors="pt")
+  outputs = model(**inputs)
+</code></pre>
+