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@@ -39,7 +39,7 @@ pipeline_tag: text-generation
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  </div>
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- AI 와 빅데이터 분석 전문 기업인 Linkbricks의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 이사가 <br>
43
  Mistral-Nemo-Instruct-2407 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 약 20%정도의 파라미터를 한국어 CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO 한 한글 언어 모델<br>
44
  천만건의 한글 뉴스 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 한국어-중국어-영어-일본어 교차 학습 데이터와 수학 및 논리판단 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이다.<br>
45
  -토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 사용<br>
@@ -48,7 +48,7 @@ Mistral-Nemo-Instruct-2407 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통
48
  -한글 Function Call 및 Tool Calling 지원 <br>
49
  -Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 <br><br><br>
50
 
51
- Finetuned by Mr. Yunsung Ji (Saxo), a data scientist at Linkbricks, a company specializing in AI and big data analytics <br>
52
  about 20% of total parameters Korean CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO training model based on Mistral-Nemo-Instruct-2407 through 8 H100-80Gs as a Korean language model <br>
53
  It is a model that has been trained to handle Korean-Chinese-English-Japanese cross-training data and 10M korean news corpus and logic judgment data for various tasks to enable cross-fertilization processing and complex Korean logic & math problems. <br>
54
  -Tokenizer uses the base model without word expansion<br>
 
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  </div>
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+ AI 전문 기업인 Linkbricks Horizon-AI 의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 대표가 <br>
43
  Mistral-Nemo-Instruct-2407 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 약 20%정도의 파라미터를 한국어 CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO 한 한글 언어 모델<br>
44
  천만건의 한글 뉴스 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 한국어-중국어-영어-일본어 교차 학습 데이터와 수학 및 논리판단 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이다.<br>
45
  -토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 사용<br>
 
48
  -한글 Function Call 및 Tool Calling 지원 <br>
49
  -Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 <br><br><br>
50
 
51
+ Finetuned by CEO Yunsung Ji (Saxo), a data scientist at Linkbricks Horizon-AI, a company specializing in AI and big data analytics <br>
52
  about 20% of total parameters Korean CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO training model based on Mistral-Nemo-Instruct-2407 through 8 H100-80Gs as a Korean language model <br>
53
  It is a model that has been trained to handle Korean-Chinese-English-Japanese cross-training data and 10M korean news corpus and logic judgment data for various tasks to enable cross-fertilization processing and complex Korean logic & math problems. <br>
54
  -Tokenizer uses the base model without word expansion<br>