lemon-mint/LLaMa-3.1-Korean-Reasoning-8B-Instruct

LLaMa-3.1-Korean-Reasoning-8B-Instruct 모델은 Meta의 LLaMa-3 모델을 기반으로 한국어 추론 능력을 강화한 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 복잡한 질문에 대해 즉답하기보다는, 먼저 추론 과정을 거친 후 최종 답변을 제시하도록 설계되었습니다. 이를 통해 사용자는 모델의 사고 과정을 이해하고, 보다 정확하고 논리적인 답변을 얻을 수 있습니다.

모델 구조

• 기반 모델: Meta LLaMa-3
• 크기: 80억 파라미터
• 언어: 한국어
• 특징: 추론 과정 후 답변 생성

사용 목적

LLaMa-3.1-Korean-Reasoning-8B-Instruct 모델은 다음과 같은 목적으로 활용될 수 있습니다.

• 복잡한 질문 응답: 여러 단계를 거쳐야 하는 복잡한 질문에 대한 답변 생성
• 논리적 추론: 주어진 정보를 바탕으로 논리적인 결론 도출
• 단계별 사고 과정 제시: 사용자가 모델의 사고 과정을 이해하고 신뢰도를 높임
• 교육 및 연구: 모델의 추론 능력을 분석하고 개선하기 위한 연구

모델 사용 방법

모델은 입력된 질문에 대해 다음과 같은 형식으로 답변을 생성합니다.

<think>(추론 과정)</think> (최종 답변)

• <think> 태그 안에는 모델이 답변을 도출하기 위해 거친 추론 과정이 상세하게 설명됩니다.
• 최종 답변은 추론 과정을 바탕으로 생성됩니다.

예시

사용자 입력: "서울에서 부산까지 KTX를 타고 가는 데 걸리는 시간은 얼마야?"

모델 출력:

<think>서울에서 부산까지 KTX를 타고 가는 데 걸리는 시간은 일반적으로 2시간 30분에서 3시간 정도입니다. 하지만, 기차 시간표나 노선에 따라 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 따라서 정확한 시간을 알기 위해서는 KTX 시간표를 확인하는 것이 좋습니다.</think> KTX를 타고 서울에서 부산까지 가는 데 걸리는 시간은 대략 2시간 30분에서 3시간 정도입니다.

제한 사항

• 환각 현상: 모델은 학습 데이터에 기반하여 답변을 생성하므로, 때때로 사실과 다른 정보를 생성할 수 있습니다.
• 추론 오류: 복잡한 추론 과정에서 오류가 발생할 수 있습니다.
• 윤리적 문제: 모델이 생성하는 답변이 편향되거나 차별적일 수 있습니다.
• 최신 정보 부족: 모델은 학습 시점까지의 정보만을 알고 있으므로, 최신 정보에 대한 답변은 제한적일 수 있습니다.

평가 지표

모델의 성능은 다음과 같은 지표를 사용하여 평가할 수 있습니다.

• 정확도: 생성된 답변의 정확성
• 추론 능력: 추론 과정의 논리성 및 타당성
• 일관성: 답변의 일관성 및 명확성
• 유창성: 생성된 텍스트의 자연스러움

라이선스

본 모델은 Meta LLaMa-3의 라이선스를 따릅니다.

참고사항

• 모델의 성능은 사용 환경 및 입력 데이터에 따라 달라질 수 있습니다.
• 모델 사용 시 윤리적 문제를 고려해야 합니다.
• 모델의 지속적인 개선을 위해 피드백을 적극적으로 수용하고 있습니다.