AIDX-ktds
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ktdsbaseLM-v0.11-based-on-openchat3.5

@@ -25,14 +25,14 @@ pipeline_tag: text-generation
   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.
 - 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:
 - 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.
@@ -40,7 +40,7 @@ pipeline_tag: text-generation
 - 이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 활용도를 가집니다.
 ❹ 한계 ⛈⛈
-- KTDSBaseLM v0.11은 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,

   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.
 - 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:
 - 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.
 - 이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 활용도를 가집니다.
 ❹ 한계 ⛈⛈
+- ktdsBaseLM v0.11은 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,