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✨ Ollama Repo : Q5_K_M ✨

"Performance Disclaimer: This merged model has not undergone comprehensive validation testing. As such, its actual performance characteristics remain unverified. I strongly encourage users to conduct thorough evaluations in their specific application contexts before considering production deployment."

Llama-3.1-Sisaai-Ko-Tulu-DPO-Merge-8B

By merging it with a Korean language model, the following benefits arise:

Korean with logical reasoning, mathematical problem-solving, and reliability (TruthfulQA)

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using NousResearch/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Modelfile

The following YAML configuration was used to produce this model:

FROM llama-3.1-sisaai-ko-tulu-dpo-merge-8b-Q5_K_M.gguf
TEMPLATE """{{ if .Messages }}
{{- if or .System .Tools }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
{{- if .System }}

{{ .System }}
{{- end }}
{{- if .Tools }}

You are a helpful assistant with tool calling capabilities. When you receive a tool call response, use the output to format an answer to the original user question.
{{- end }}
{{- end }}<|eot_id|>
{{- range $i, $_ := .Messages }}
{{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 }}
{{- if eq .Role "user" }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{{- if and $.Tools $last }}

Given the following functions, please respond with a JSON for a function call with its proper arguments that best answers the given prompt.

Respond in the format {"name": function name, "parameters": dictionary of argument name and its value}. Do not use variables.

{{ $.Tools }}
{{- end }}

{{ .Content }}<|eot_id|>{{ if $last }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ end }}
{{- else if eq .Role "assistant" }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
{{- if .ToolCalls }}

{{- range .ToolCalls }}{"name": "{{ .Function.Name }}", "parameters": {{ .Function.Arguments }}}{{ end }}
{{- else }}

{{ .Content }}{{ if not $last }}<|eot_id|>{{ end }}
{{- end }}
{{- else if eq .Role "tool" }}<|start_header_id|>ipython<|end_header_id|>

{{ .Content }}<|eot_id|>{{ if $last }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ end }}
{{- end }}
{{- end }}
{{- else }}
{{- if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ end }}{{ .Response }}{{ if .Response }}<|eot_id|>{{ end }}"""

PARAMETER stop <|start_header_id|>
PARAMETER stop <|end_header_id|>
PARAMETER stop <|eot_id|>
PARAMETER temperature 0.6

파이썬 코드 피보나치 수열
파이썬에서 피보나치 수열을 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 기본적인 방법은 반복문과 리스트를 사용하는 것입니다.
def fibonacci(n):
    fib = [0, 1]
    while len(fib) < n:
        fib.append(fib[-1] + fib[-2])
    return fib[:n]

# 예시: 피보나치 수열의 첫 10개 숫자
print(fibonacci(10))

이 코드에서는 fib 리스트를 초기화하고, 반복문 내에서 이전 두 항을 더해 다음 항을 계산합니다. 마지막으로, 필요한 만큼의 피보나치 수열을 반환합니다.

또한, 파이썬의 제너레이터 기능을 사용하여 메모리를 효율적으로 사용할 수도 있습니다.

def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# 예시: 피보나치 수열의 첫 10개 숫자
print(list(fibonacci(10)))

이 코드에서는 a와 b 변수를 초기화하고, 제너레이터 함수 내에서 반복문을 사용하여 다음 항을 계산합니다. 마지막으로, 필요한 만큼의 피보나치 수열을 반환합니다.

마지막으로, 파이썬 3.8 이상 버전에서는 컴프리헨션을 사용하여 더 간결하게 코드를 작성할 수도 있습니다.

def fibonacci(n):
    return [0, 1] + [a + b for a, b in zip([0, 1], [1, 0]) for _ in range(n - 2)]

# 예시: 피보나치 수열의 첫 10개 숫자
print(fibonacci(10))

이 코드에서는 리스트 컴프리헨션을 사용하여 피보나치 수열을 생성합니다.

각 방법은 자신의 상황에 맞는 것을 선택할 수 있습니다.

뉴욕 여행 일정
뉴욕 여행을 계획하고 있다면, 다양한 관광지와 활동으로 채워진 멋진 일정 만들 수 있을 것입니다. 여기에는 뉴욕의 대표적인 랜드마크부터 지역 음식과 문화까지 다양한 팁이 포함되어 있습니다.
1일차: 맨해튼

아침: 브루클린 브리지의 아름다운 전경을 즐기며 시작합니다.
오전: 센트럴 파크를 걸으며, 벨뷰 대로와 로즈 가든 등 여러 경치를 감상합니다.
점심: 뉴욕에서 가장 유명한 핫도그 식당인 핫도그 스탠드 (파이난스 스트리트 근처) 에서 맛있는 핫도그를 먹습니다.
오후: 세계적인 랜드마크인 자유의 여신상 (Statue of Liberty) 방문 및 Ellis Island 탐방을 합니다. 이곳은 뉴욕에 도착한 많은 이민자들이 처음으로 발길을 올린 곳입니다.
저녁: 맨해튼의 중심가인 타임스 스퀘어에서 영화를 보거나, 유명한 레스토랑에서 식사합니다.
2일차: 브루클린

아침: 브루클린 브리지 근처에 위치한 Smorgasburg에서 다양한 음식점을 찾아보며 시작합니다.
오전: 브루클린 박물관 (Brooklyn Museum)과 뉴욕 미술관 (New York Transit Museum)을 방문하여 아름다운 예술품을 감상합니다.
점심: Brooklyn Heights의 해변가에 위치한 레스토랑에서 맛있는 음식을 먹습니다.
오후: 유명한 브루클린 체이즈 웨이저 (Brooklyn Cheese Shop)에서 다양한 치즈를 시식하고, Williamsburg의 독특한 문화를 경험합니다.
3일차: 퀸즈

아침: 뉴욕 지하철을 이용하여 퀸즈로 이동하며, 유명한 Flushing Meadows-Corona Park에 위치한 뉴욕 세계 박람회 (World's Fair)跡지를 방문합니다.
오전: 유나이티드 스타디움 (MetLife Stadium)을 포함한 다양한 스포츠 장소를 탐방합니다.
점심: 퀸즈의 중국인街 (Chinatown)에서 맛있는 중국 음식을 먹습니다.
오후: 유명한 뉴욕 아쿠아리움 (New York Aquarium)에서 다양한 해양 생물을 볼 수 있습니다.
4일차: 맨해튼

아침: 센트럴 파크 근처의 레스토랑에서 아침 식사를 합니다.
오전: 뉴욕 미술관 (The Metropolitan Museum of Art)을 방문하여 세계적인 예술품을 감상합니다.
점심: 유명한 레스토랑인 Eleven Madison Park에서 식사합니다.
오후: 맨해튼의 다른 지역으로 이동하여, 뉴욕 시청 (New York City Hall), 타임스 스퀘어, 그리고 브로드웨이 극장들을 방문합니다.
5일차: 버클리

아침: 버클리의 유명한 레스토랑에서 아침 식사를 합니다.
오전: 뉴욕 주립 대학교 버클리 캠퍼스를 탐방하며, 다양한 문화 시설과 박물관을 방문합니다.
점심: 버클리의 독특한 음식점에서 식사합니다.
오후: 버클리의 해변가에 위치한 레스토랑에서 저녁 식사를 합니다.
이 일정은 뉴욕 여행을 위한 기본적인 계획입니다. 각 지역의 다양한 관광지와 활동을 포함하여, 뉴욕의 문화를 완벽하게 경험할 수 있습니다. 또한, 개인의 취향과 관심에 따라 이 일정에 맞게 수정하거나 추가할 수도 있습니다.

삼각함수 설명
삼각함수는 삼각법에서 사용되는 함수로, 각도의 크기에 따라 서로 다른 값들을 출력합니다. 주로 사분면별로 분류되며, 다음과 같은 6가지 함수가 존재합니다.
사인함수 (sin): 이 함수는 한 변의 길이와 반대쪽 변의 길이를 이용하여 계산됩니다. 사인함수의 결과값은 -1에서 1 사이의 값입니다.

sin(θ) = 반대쪽 변 / 가로변
코사인함수 (cos): 이 함수는 한 변의 길이와 같은 방향에 있는 다른 변의 길이를 이용하여 계산됩니다. 코사인함수의 결과값은 -1에서 1 사이의 값입니다.

cos(θ) = 같은 방향의 변 / 가로변
탄젠트함수 (tan): 이 함수는 한 변의 길이와 반대쪽 변의 길이를 이용하여 계산됩니다. 탄젠트함수의 결과값은 실수 값이나 무한대로 나올 수 있습니다.

tan(θ) = 반대쪽 변 / 같은 방향의 변
위 함수들은 각도 θ에 대해 다음과 같이 정의됩니다.

사분면 1 (0° ≤ θ < 90°): sin(θ), cos(θ), tan(θ) 모두 양수입니다.
사분면 2 (90° ≤ θ < 180°): sin(θ), tan(θ)는 음수, cos(θ)는 양수입니다.
사분면 3 (180° ≤ θ < 270°): sin(θ), cos(θ), tan(θ) 모두 음수입니다.
사분면 4 (270° ≤ θ < 360°): sin(θ)와 cos(θ)는 양수, tan(θ)는 음수입니다.
삼각함수의 값은 다음과 같은 공식에 의해 계산됩니다.

sin(θ + φ) = sin(θ)cos(φ) + cos(θ)sin(φ)
cos(θ + φ) = cos(θ)cos(φ) - sin(θ)sin(φ)
tan(θ + φ) = (tan(θ) + tan(φ)) / (1 - tan(θ)tan(φ))
삼각함수는 다양한 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 물리학에서는 운동량과 각속도와 같은 개념을 계산할 때 삼각함수를 사용하고, 통계학에서는 데이터 분포를 분석할 때 삼각함수를 사용합니다. 또한, 컴퓨터 그래픽스에서도 삼각함수가 중요한 역할을 합니다.

asiansoul
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