HyperCLOVAX-1.5B-Reasoning-RFT
Base Model: naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B
Base Dataset: exp-models/Open-Reasoner-Zero-orz-math-57k-collected-Korean
Reasoning Format: ๋ณ๋์ ์ถ๋ก ํฌ๋งท ์์, ์ต์ข ๋ต๋ณ์ //boxed{} ๋ด์ ํ์
์์
from vllm import LLM, SamplingParams
model_name = "werty1248/HyperCLOVAX-1.5B-Reasoning-RFT"
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p = 0.95, max_tokens = 8192)
llm = LLM(model=model_name, dtype='auto', max_model_len=16384, tensor_parallel_size = 1)
question = """Janet์ ์ค๋ฆฌ๋ ํ๋ฃจ์ 16๊ฐ์ ์์ ๋ณ์ต๋๋ค.
๊ทธ๋
๋ ๋งค์ผ ์์นจ์ผ๋ก 3๊ฐ๋ฅผ ๋จน๊ณ , ์น๊ตฌ๋ค์ ์ํด ๋จธํ์ ๊ตฌ์ธ ๋ 4๊ฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํฉ๋๋ค.
๋จ์ ๊ณ๋์ ๋งค์ผ ๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ ์ ์ ํ ์ค๋ฆฌ ์ ํ๋๋น 2๋ฌ๋ฌ์ ํ๋งคํฉ๋๋ค.
๊ทธ๋
๋ ๋งค์ผ ๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ ์ผ๋ง๋ฅผ ๋ฒ๋์?"""
conversation = {"role":"user", "content": question}
outputs = llm.chat([conversation], sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)
### ์ถ๋ ฅ ์์
'''
### ๋ฌธ์ ์ ์ ๋ฐ ์กฐ๊ฑด ์ ๋ฆฌ
- Janet์ ์ค๋ฆฌ๋ ํ๋ฃจ์ 16๊ฐ์ ์์ ๋ณ์ต๋๋ค.
- ๋งค์ผ ์์นจ์ผ๋ก 3๊ฐ์ ์์ ๋จน์ต๋๋ค.
- ๋จธํ์ ๊ตฌ์ธ ๋ 4๊ฐ์ ์์ ์ฌ์ฉํฉ๋๋ค.
- ๋จ์ ์์ ๋งค์ผ ๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ 2๋ฌ๋ฌ์ ํ๋งคํฉ๋๋ค.
- ๋งค์ผ ๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ ๋ฒ์ด๋ค์ธ ๊ธ์ก์ ๊ตฌํฉ๋๋ค.
### ๋
ผ๋ฆฌ ๋ฐ ์์ ์ ๊ฐ
1. **ํ๋ฃจ์ ๋ณ๋ ์์ ์**: 16๊ฐ
2. **์์นจ์ ๋จน๋ ์์ ์**: 3๊ฐ
3. **๋จธํ์ ๊ตฌ์ธ ๋ ์ฌ์ฉํ๋ ์์ ์**: 4๊ฐ
๋จผ์ , ๋จ์ ์์ ์๋ฅผ ๊ณ์ฐํฉ๋๋ค.
\[ \text{๋จ์ ์์ ์} = \text{ํ๋ฃจ์ ๋ณ๋ ์์ ์} - \text{์์นจ์ ๋จน๋ ์์ ์} - \text{๋จธํ์ ๊ตฌ์ธ ๋ ์ฌ์ฉํ๋ ์์ ์} \]
\[ \text{๋จ์ ์์ ์} = 16 - 3 - 4 = 9 \]
4. **๋จ์ ์์ ๊ฐ๊ฒฉ**: 2๋ฌ๋ฌ
์ด์ , ๋จ์ 9๊ฐ์ ์์ ํ๋งคํ์ฌ ์ป๋ ์์ต์ ๊ณ์ฐํฉ๋๋ค.
\[ \text{๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ ๋ฒ์ด๋ค์ธ ๊ธ์ก} = \text{๋จ์ ์์ ์} \times \text{์ ๋น ๊ฐ๊ฒฉ} \]
\[ \text{๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ ๋ฒ์ด๋ค์ธ ๊ธ์ก} = 9 \times 2 = 18 \]
### ์ต์ข
๋ต๋ณ
\[ \boxed{18} \]
Janet์ ๋งค์ผ ๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ 18๋ฌ๋ฌ๋ฅผ ๋ฒ์ด๋ค์
๋๋ค. ์ด๋ ๋จ์ 9๊ฐ์ ์์ 2๋ฌ๋ฌ์ ํ๋งคํ์ฌ ์ป๋ ์์ต์
๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก Janet์ด ๋งค์ผ ๋์ฐ๋ฌผ ์์ฅ์์ ๋ฒ์ด๋ค์ธ ๊ธ์ก์ 18๋ฌ๋ฌ์
๋๋ค.
'''
Rejection sampling Fine-Tuning (RFT) with least similar samples
- ๋ชฉํ: ์ต๋ํ ๋ค์ํ ํ์ด ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ์ตํ๊ฒ ๋ง๋๋ ๊ฒ
- exp-models/Open-Reasoner-Zero-orz-math-57k-collected-Korean์ ์ง๋ฌธ ์ ์ค, MCQA, ์ฆ๋ช ์ ์๊ตฌํ๋ ๋ฌธ์ ์ ์ธ (54,832/56,878๊ฐ)
- HyperCLOVAX-1.5B์ CoT ํ๋กฌํํธ๋ฅผ ์ถ๊ฐ(user ์ ๋ ฅ์)ํ ํ, Pass@8 ์์ ํต๊ณผํ ์ง๋ฌธ๋ง ์ถ์ถ (10,433/54,832๊ฐ)
- HyperCLOVAX-1.5B(+CoT)๋ก 32ํ ์ถ๊ฐ ์ถ๋ก ํ ์ ๋ต์ ๋งํ ๋ต๋ณ๋ง ์ถ์ถ + Kanana-nano-2.1b(+CoT)๋ก 32ํ ์ถ๊ฐ ์ถ๋ก ํ ์ ๋ต์ ๋งํ ๋ต๋ณ๋ง ์ถ์ถ
- HyperCLOVAX-1.5B CoT Prompt:
"์ ์ ๊ฐ ์ต์ข ์ ์ผ๋ก ๊ตฌํ๊ณ ์ ํ๋ ๊ฐ์ด ๋ฌด์์ธ์ง ๋ค์ ํ ๋ฒ ์ ์ํ๊ณ , ๋ฌธ์ ์์ ์ ์๋ ์กฐ๊ฑด๋ ๊น๋ํ๊ฒ ์ ๋ฆฌํ์ฌ ์ฌ์์ฑํฉ๋๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋์ ๋ต์ ๊ตฌํ๊ธฐ ์ํด ๊ตฌ์ฒด์ ์ผ๋ก ๋ ผ๋ฆฌ ๋ฐ ์์์ ์ ๊ฐํ๋ฉฐ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํผ ํ, ์ต์ข ๋ต๋ณ์ \\boxed{} ์์ ์์ฑํฉ๋๋ค.\n\n"
- Kanana-2.1b CoT Prompt (๋ง์ง๋ง์ "์ ๋ชฉ ์์ด ๋ด์ฉ๋ง ์์ฑํฉ๋๋ค." ์ถ๊ฐ):
""์ ์ ๊ฐ ์ต์ข ์ ์ผ๋ก ๊ตฌํ๊ณ ์ ํ๋ ๊ฐ์ด ๋ฌด์์ธ์ง ๋ค์ ํ ๋ฒ ์ ์ํ๊ณ , ๋ฌธ์ ์์ ์ ์๋ ์กฐ๊ฑด๋ ๊น๋ํ๊ฒ ์ ๋ฆฌํ์ฌ ์ฌ์์ฑํฉ๋๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋์ ๋ต์ ๊ตฌํ๊ธฐ ์ํด ๊ตฌ์ฒด์ ์ผ๋ก ๋ ผ๋ฆฌ ๋ฐ ์์์ ์ ๊ฐํ๋ฉฐ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํผ ํ, ์ต์ข ๋ต๋ณ์ \\boxed{} ์์ ์์ฑํฉ๋๋ค. ์ ๋ชฉ ์์ด ๋ด์ฉ๋ง ์์ฑํฉ๋๋ค.\n\n"
์ ๋ต์ ๋งํ ๋ต๋ณ ์ ๋ถํฌ
- ์ ๋ต์ ๋งํ ๋ต๋ณ์ด 4๊ฐ ์ด๊ณผ์ผ ๊ฒฝ์ฐ, nlpai-lab/KURE-v1๋ก ์๋ฒ ๋ฉํ์ฌ ์ํธ๊ฐ cosine ์ ์ฌ๋๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๋ฎ์ 4๊ฐ ๋ต๋ณ๋ง ์ถ์ถ
์ต์ข ๋ฐ์ดํฐ ์
- 10,433๊ฐ ์ง๋ฌธ์ ๋ํ 38,037๊ฐ ๋ต๋ณ ๋ฐ์ดํฐ ์
- Axolotl๋ก ํ์ต (2x A40์์ 2์๊ฐ = 4 GPU Hours)
- CoT ํ๋กฌํํธ๋ฅผ ์ถ๊ฐํ๊ธด ํ์ผ๋, ํ๊ท ๋ต๋ณ ํ ํฐ ์๋ ์งง์(ํ๊ท 300ํ ํฐ ๋ฏธ๋ง)
axolotl config
base_model: naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_config: naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B
tokenizer_type: AutoTokenizer
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
datasets:
- path: werty1248/Open-Reasoner-Zero-RFT-full
field_messages: conversations
type: chat_template
chat_template: chatml
dataset_prepared_path: ./data_preparation
output_dir: /workspace/data
hf_use_auth_token: true
sequence_len: 16384
sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_layer_norm: true
liger_glu_activation: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true
wandb_project:
#wandb_entity:
#wandb_watch:
wandb_name:
#wandb_log_model:
gradient_accumulation_steps: 1
micro_batch_size: 8
num_epochs: 3
optimizer: paged_adamw_32bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 3.0e-5
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: false
gradient_checkpointing: true
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_ratio: 0.1
eval_table_size:
deepspeed: ./deepspeed_configs/zero3_bf16.json
Evaluation
- HRM8K ์ค 4๊ฐ
- temperature=0.7, top_p = 0.95, max_tokens = 8192
- max_tokens ๋ด์ //boxed{} ์์ฑ ์คํจ ์, ์ถ๋ ฅ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ง์ง๋ง์
"\n\n์ต์ข ์ ๋ต: \\boxed{"
๋ฅผ ์ฝ์ ํ ๋ค์ inference๋ฅผ ์ํ
Name | GSM8K | MATH | KSM | OMNI_MATH |
---|---|---|---|---|
werty1248/HyperCLOVAX-1.5B-Reasoning-RFT | 56.56 | 33.80 | 4.62 | 12.26 |
werty1248/HyperCLOVAX-1.5B-Reasoning-RFT (CoT) | 54.74 | 33.00 | 3.85 | 12.52 |
naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B (CoT) | 46.63 | 29.91 | 5.18 | 11.47 |
ํน์ด์ฌํญ
ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ ์์ฑ
Pass@k ๋น์ฉ
- ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ ์์ฑ ๋น์ฉ(1x 3090์ผ๋ก ์ต์ 40์๊ฐ ์ด์)์ด ํ์ต ๋น์ฉ(2x A40์ผ๋ก 2์๊ฐ)๋ณด๋ค ํจ์ฌ ๋์ (์๋ ๋ชฉํ๋ Pass@16 ํํฐ๋ง์ด์์ผ๋ ํฌ๊ธฐ)
Least Similarity Sampling
- ํ์ด๊ฐ ํ๋ ธ๋๋ฐ ๋ต๋ง ๋ง์ถ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ์๊ธฐ๋ฉด, ๋ค๋ฅธ ์ฌ๋ฐ๋ฅธ ํ์ด๋ค๊ณผ ๋ฎ์ ์ ์ฌ๋๋ฅผ ๊ฐ์ ธ ๊ฑฐ์ ํ์ ์ ์ผ๋ก ์ํ๋ง๋๋ ๋ฌธ์ ์์. ๋ณ๋ ํํฐ๋งํ์ง ์์.
- ๋ง์ฐฌ๊ฐ์ง๋ก, ํ์ด ์์ด ๋ต๋ง ์ถ๋ ฅํ ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ๋ฐ์ํ ๋๋, ํ์ด๊ฐ ์๋ ๋ค๋ฅธ ๋ต๋ณ๊ณผ ์ ์ฌ๋๊ฐ ๋ฎ์ ์ ์ด๋ ํ๋๋ ํ์ ์ ์ผ๋ก ์ํ๋ง๋๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์์. ๋ณ๋ ํํฐ๋งํ์ง ์์.
์ถ๋ ฅ
ํ๊ท ์๋ต ๊ธธ์ด๊ฐ 753 token(GSM8K ๊ธฐ์ค) ์ ๋๋ก, reasoning ๋ชจ๋ธ๋ณด๋ค ์งง์ ํธ (์์ง Reasoning ํ์ต์ ํ์ง ์์๊ธฐ ๋๋ฌธ)
</think>
์ ๊ฐ์ Reasoning ํฌ๋งท์ ์ดํด์ํค๋ ค๊ณ ์๋(์์คํ ํ๋กฌํํธ์ ์ค๋ช , ๋ต๋ณ ํ ๊ฐ์ ๋ก ํ ํฐ์ ์ฝ์ ํ ๋ค์ completion ์์ฑ ๋ฑ๋ฑ)ํ์ผ๋ ์คํจ์ผ๋ฐ ์ง๋ฌธ์ ๋ํด์๋ ์ข ์ข ๋ณ๋์ ์ง์ ์์ด๋ CoT์ฒ๋ผ ์๊ฐํ๋ ๊ฒฝํฅ์ด ๋ฐ์.
Q: ํ๋์ ์ ํ๋๊น?
A:
**๋ฌธ์ ์ ์ ๋ฐ ์กฐ๊ฑด ์ ๋ฆฌ**
**๋ฌธ์ **: ํ๋์ ์ ํ๋๊น?
**์ ์**:
- **ํ๋**: ์งํ๋ฉด์์๋ถํฐ ๋จธ๋ฆฌ ์๋ก ์ด์ด์ง๋, ๊ณต๊ธฐ๊ฐ ์๋ ๊ณต๊ฐ.
- **ํ๋๋ค**: ํ๋์ ๊ณต๊ธฐ๊ฐ ์์ธ์ ์ ์ฐ๋์์ผ์ ํ๋์์ผ๋ก ๋ณด์ด๋ ํ์.
**์กฐ๊ฑด**:
- ๊ณต๊ธฐ์ ๊ตฌ์ฑ ์ฑ๋ถ (์ฃผ๋ก ์ง์, ์ฐ์, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์๋์ ๋ค๋ฅธ ๊ธฐ์ฒด๋ค)
- ๋๊ธฐ์ ๋๊ป์ ๊ตฌ์กฐ\n- ํ์ ๊ด์ ์ ์ฑ์ง (์์ธ์ ์ ํฌํจํ๊ณ ์์)
**๋ฌธ์ ํด๊ฒฐ ๊ณผ์ **
1. **๊ณต๊ธฐ์ ๊ตฌ์ฑ ์ฑ๋ถ๊ณผ ๊ทธ ์ญํ **:
- **์ง์ (Nโ)**: ๋๊ธฐ์ ์ฝ 78%๋ฅผ ์ฐจ์งํ๋ฉฐ, ์์ธ์ ์ ์ฐ๋์ํค๋ ๋ฐ ํฐ ์ญํ ์ ํ์ง ์์.
- **์ฐ์ (Oโ)**: ๋๊ธฐ์ ์ฝ 21%๋ฅผ ์ฐจ์งํ๋ฉฐ, ์์ธ์ ์ ์ฐ๋์ํค๋ ๋ฐ ์ค์ํ ์ญํ ์ ํจ.
- **์๋์ ๋ค๋ฅธ ๊ธฐ์ฒด๋ค**: ์๋ฅด๊ณค, ์ด์ฐํํ์ ๋ฑ, ์์ธ์ ์ฐ๋์ ๊ธฐ์ฌํ๋ ์์ ๋งค์ฐ ์ ์.
2. **๋๊ธฐ์ ๋๊ป์ ๊ตฌ์กฐ**:
- ๋๊ธฐ๋ ์ฌ๋ฌ ์ธต์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์์ผ๋ฉฐ, ๊ฐ ์ธต๋ง๋ค ๋ค๋ฅธ ํน์ฑ์ ๊ฐ์ง.
- **๋๋ฅ๊ถ**: ์งํ๋ฉด์์ ์์๋์ด ์ฝ 10~15km ๋์ด๊น์ง ์ด์ด์ง๋ฉฐ, ๊ธฐ์ ํ์์ ์ค์ํ ์ญํ ์ ํจ.
- **์ฑ์ธต๊ถ**: ๋๋ฅ๊ถ ์ ์ฝ 50km ๋์ด๊น์ง ์ด์ด์ง๋ฉฐ, ์ค์กด์ธต์ด ์์นํ์ฌ ์์ธ์ ์ ํก์ํจ.
- **์ค๊ฐ๊ถ**: ์ฑ์ธต๊ถ ์ ์ฝ 80km ๋์ด๊น์ง ์ด์ด์ง๋ฉฐ, ๊ธฐ์จ์ด ๋์ง๋ง ์์ธ์ ํก์ ํจ๊ณผ๋ ์ ์.
- **์ด๊ถ**: ์ค๊ฐ๊ถ ์ ์ฝ 500~1000km ๋์ด๊น์ง ์ด์ด์ง๋ฉฐ, ๊ธฐ์จ์ด ๋งค์ฐ ๋์ง๋ง ์์ธ์ ํก์ ํจ๊ณผ๋ ๋งค์ฐ ์ ์.
3. **ํ์ ๊ด์ ์ ์ฑ์ง**:
- ํ์ ๊ด์ ์ ์์ธ์ , ๊ฐ์๊ด์ , ์ ์ธ์ ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋จ.
- ์์ธ์ ์ ํ์ฅ์ด ์งง์ ์๋์ง๊ฐ ํฌ๋ฉฐ, ๋ฌผ์ฒด๋ฅผ ๊ฐ์ดํ๋ ๋ฐ ์ฃผ๋ก ์ํฅ์ ๋ฏธ์นจ.
- ๊ฐ์๊ด์ ์ ํ์ฅ์ด ๊ธธ์ด ์์ ๋๋ฉฐ, ์์ธ์ ์ ์ฐ๋์ํค๋ ๋ฐ ์ค์ํ ์ญํ ์ ํจ.
4. **์์ธ์ ์ฐ๋**:
- ์์ธ์ ์ ๋๊ธฐ ์ค์ ์์ ์
์๋ค์ ์ํด ์ฐ๋๋จ.
- ์ด ์ฐ๋์ ํน์ ๊ฐ๋์์ ๋น์ ๋น์ถ ๋ ํ๋์ด ํ๋๊ฒ ๋ณด์ด๊ฒ ํจ.
- ์ฐ๋์ ๋๊ธฐ์ ๋๊ป์ ๊ตฌ์ฑ ์ฑ๋ถ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ํ์ ๊ด์ ์ ๊ฐ๋์ ๋ฐ๋ผ ๋ฌ๋ผ์ง.
5. **๊ฒฐ๋ก **:
- ํ๋์ด ํ๋ ์ด์ ๋ ํ์ ๊ด์ ์ ์์ธ์ ์ด ๋๊ธฐ์ ์ฐ๋์ ์ํด ํ๋์์ผ๋ก ๊ด์ธก๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์.
- ์์ธ์ ์ฐ๋์ ๋๊ธฐ์ ๋๊ป, ๊ตฌ์ฑ ์ฑ๋ถ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ํ์ ๊ด์ ์ ๊ฐ๋์ ๋ฐ๋ผ ๋ฌ๋ผ์ง.
**์ต์ข
๋ต๋ณ**:
ํ๋์ด ํ๋ ์ด์ ๋ ํ์ ๊ด์ ์ ์์ธ์ ์ด ๋๊ธฐ์ ์ฐ๋์ ์ํด ํ๋์์ผ๋ก ๊ด์ธก๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์
๋๋ค. ๋๊ธฐ์ ๊ตฌ์ฑ ์ฑ๋ถ๊ณผ ๋๊ป, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ํ์ ๊ด์ ์ ๊ฐ๋๊ฐ ์์ธ์ ์ฐ๋์ ์ค์ํ ์ญํ ์ ํฉ๋๋ค. ์ด๋ก ์ธํด ์ฐ๋ฆฌ๋ ํ๋์ ํ๋์์ผ๋ก ๋ณด๊ฒ ๋ฉ๋๋ค.
๊ธฐํ ์ ์ถ๋ ฅ ์ฌ๋ก
Q: ๋๋ ๋๊ตฌ์ผ?
A: ์ ๋ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ์ธ์ด ๋ชจ๋ธ๋ก, ์ฃผ๋ก ์ฌ๋๋ค๊ณผ ๋ํํ๊ณ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ ์ญํ ์ ํฉ๋๋ค. ๊ถ๊ธํ ์ ์ด๋ ๋์์ด ํ์ํ ๋ถ๋ถ์ด ์์ผ๋ฉด ์ธ์ ๋ ์ง ๋ฌผ์ด๋ณด์ธ์!
- ๋๋ฌผ๊ฒ ์์ ์ด CLOVA X๋ผ๊ณ ์๊ฐํจ.
Q: ํ๋ฒ ์ 1์กฐ์ ๋ํด ์๋ ค์ค.
A:
ํ๋ฒ ์ 1์กฐ๋ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ ๊ตญ๊ฐ์ ์ต๊ณ ๋ฒ๊ท๋ก์ ๊ตญ๊ฐ์ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์ ์ฒด์ฑ๊ณผ ์ฃผ๊ถ์ ์์ฌ๋ฅผ ๋ช
์ํ๋ ์กฐํญ์
๋๋ค. ์ด ์กฐํญ์ ๊ตญ๊ฐ์ ์กด๋ฆฝ๊ณผ ํต์น์ง์์ ๊ทผ๊ฐ์ ๋ค์ง๋ฉฐ, ๋ค๋ฅธ ๋ชจ๋ ๋ฒ๋ฅ ์ ๊ธฐ๋ณธ์ด ๋ฉ๋๋ค.
**ํ๋ฒ ์ 1์กฐ**
1. **๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ด๋ค.**
- ์ด ์กฐํญ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ ์น์ฒด์ ๋ฅผ ์ ์ํฉ๋๋ค. '๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ'์ด๋ผ๋ ํํ์ ๊ตญ๋ฏผ์ด ์ฃผ๊ถ์ ๊ฐ์ง๋ฉฐ, ๊ทธ ์ฃผ๊ถ์ด ๊ณตํ(๊ณต์ ์ธ ๋ํ)๋ฅผ ํตํด ํ์ฌ๋๋ ๊ตญ๊ฐ ์ฒด์ ๋ฅผ ์๋ฏธํฉ๋๋ค.
2. **๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ฃผ๊ถ์ ๊ตญ๋ฏผ์๊ฒ ์๊ณ , ๋ชจ๋ ๊ถ๋ ฅ์ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋์จ๋ค.**
- ์ด ์กฐํญ์ ์ฃผ๊ถ์ ์์ฌ์ ๊ถ๋ ฅ์ ๊ทผ์์ ๋ช
ํํ ํฉ๋๋ค. ์ด๋ ๊ตญ๊ฐ์ ๋ชจ๋ ๊ถ์๊ฐ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋์ค๋ฉฐ, ๊ตญ๋ฏผ์ ์ด๋ฅผ ํตํด ์์ ์ ์์ฌ๋ฅผ ํํํ ์ ์์ด์ผ ํ๋ค๋ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์์ ๊ธฐ๋ณธ ์์น์ ๋ฐ์ํฉ๋๋ค.
3. **๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์์ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์์ ๊ธฐ๋ณธ์ง์๋ฅผ ์งํฅํ๋ค.**
- ์ด ์กฐํญ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ ์น์ฒด์ ์ ์ฌํ์ฒด์ ๊ฐ ์์ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์๋ฅผ ๊ธฐ๋ณธ ์์น์ผ๋ก ์ผ๊ณ ์์์ ์ ์ธํฉ๋๋ค. ์ด๋ ๊ฐ์ธ์ ์์ ์ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์๋ฅผ ์ค์ํ๋ ๊ตญ๊ฐ์์ ๋ํ๋
๋๋ค.
4. **๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ํ ๋ ํ๋ฐ๋์ ๊ทธ ๋ถ์๋์๋ก ํ๋ค.**
- ์ด ์กฐํญ์ ๊ตญ๊ฐ์ ์ํ ๋ฅผ ๋ช
์ํฉ๋๋ค. ํ๋ฐ๋๋ฅผ ์ค์ฌ์ผ๋ก ํ ๋ถ์ ๋์๋ฅผ ํฌํจํ๋ฉฐ, ์ด๋ ๊ตญ๊ฐ์ ์ฃผ๊ถ ๋ฒ์๋ฅผ ๋ํ๋
๋๋ค.
5. **์
๋ฒ๊ถ, ํ์ ๊ถ, ์ฌ๋ฒ๊ถ์ ์ผ๊ถ๋ถ๋ฆฝ์ ๊ธฐ๋ณธ์ผ๋ก ํ๋ค.**
- ์ด ์กฐํญ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๊ถ๋ ฅ ๋ถ๋ฆฝ์ ๋ช
ํํ ํฉ๋๋ค. ์
๋ฒ๊ถ, ํ์ ๊ถ, ์ฌ๋ฒ๊ถ์ด ๊ฐ๊ฐ ๋ถ๋ฆฌ๋์ด ์์ผ๋ฉฐ, ์ํธ ๊ฒฌ์ ์ ๊ท ํ์ ํตํด ๊ถ๋ ฅ์ ๋จ์ฉ์ ๋ฐฉ์งํ๊ณ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์๋ฅผ ์ ์งํฉ๋๋ค.
**์์ฝ**
- **์ 1์กฐ 1:** ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ด๋ค.
- **์ 1์กฐ 2:** ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ฃผ๊ถ์ ๊ตญ๋ฏผ์๊ฒ ์๊ณ , ๋ชจ๋ ๊ถ๋ ฅ์ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋์จ๋ค.
- **์ 1์กฐ 3:** ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์์ ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์์ ๊ธฐ๋ณธ์ง์๋ฅผ ์งํฅํ๋ค.
- **์ 1์กฐ 4:** ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ํ ๋ ํ๋ฐ๋์ ๊ทธ ๋ถ์๋์๋ก ํ๋ค.
- **์ 1์กฐ 5:**์
๋ฒ๊ถ, ํ์ ๊ถ, ์ฌ๋ฒ๊ถ์ ์ผ๊ถ๋ถ๋ฆฝ์ ๊ธฐ๋ณธ์ผ๋ก ํ๋ค.
์ด ์กฐํญ๋ค์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ ์ฒด์ฑ, ๊ถ๋ ฅ ๊ตฌ์กฐ, ๊ธฐ๋ณธ์ง์๋ฅผ ๋ช
ํํ ํ๋ฉฐ, ๋ค๋ฅธ ๋ชจ๋ ๋ฒ๋ฅ ๊ณผ ์ ์ฑ
์ ๊ธฐ์ด๊ฐ ๋ฉ๋๋ค.
- ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ง๋ฌธ, ์ผ๋ฐ์ ์ธ ๋ต๋ณ.
Q: ํ๋ฒ ์ 1์กฐ์ ํญ๋ชฉ ์์ ํ๋ฒ ์ 2์กฐ์ ํญ๋ชฉ ์๋ฅผ ๊ณฑํ๋ฉด ์ผ๋ง์ธ๊ฐ?
A:
**๋ฌธ์ ์ฌ์ ์ ๋ฐ ์กฐ๊ฑด ์ ๋ฆฌ**
**๋ฌธ์ :** ํ๋ฒ ์ 1์กฐ์ ํ๋ฒ ์ 2์กฐ์ ํญ๋ชฉ์ ์๋ก ๊ณ์ฐํ์ ๋, ๋ ํญ๋ชฉ์ ๊ณฑ์ ๊ตฌํ๋ผ.
**ํ๋ฒ ์ 1์กฐ:**
1ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ด๋ค."
2ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ฃผ๊ถ์ ๊ตญ๋ฏผ์๊ฒ ์๊ณ , ๋ชจ๋ ๊ถ๋ ฅ์ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋์จ๋ค."
**ํ๋ฒ ์ 2์กฐ:**
1ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ํ ๋ ํ๋ฐ๋์ ๊ทธ ๋ถ์๋์๋ก ํ๋ค."
2ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๊ตญ๊ฐ๋ ์กด์คํ๋ฉฐ, ๋ชจ๋ ๊ตญ๋ฏผ์ ์ฌ์์ ์์ ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ค."
**๋
ผ๋ฆฌ์ ์ ๊ฐ ๋ฐ ์์ ์์ฑ**
1. **ํ๋ฒ ์ 1์กฐ ๋ถ์:**
- ํ๋ฒ ์ 1์กฐ๋ ์ด 2ํญ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์์ต๋๋ค.
- ์ฒซ ๋ฒ์งธ ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ด๋ค."
- ๋ ๋ฒ์งธ ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ฃผ๊ถ์ ๊ตญ๋ฏผ์๊ฒ ์๊ณ , ๋ชจ๋ ๊ถ๋ ฅ์ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋์จ๋ค."
- ๋ฐ๋ผ์ ํ๋ฒ ์ 1์กฐ์ ์ด ํญ๋ชฉ ์๋ 2๊ฐ์
๋๋ค.
2. **ํ๋ฒ ์ 2์กฐ ๋ถ์:**
- ํ๋ฒ ์ 2์กฐ๋ ์ด 2ํญ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์ด ์์ต๋๋ค.
- ์ฒซ ๋ฒ์งธ ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ํ ๋ ํ๋ฐ๋์ ๊ทธ ๋ถ์๋์๋ก ํ๋ค."
- ๋ ๋ฒ์งธ ํญ: "๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๊ตญ๊ฐ๋ ์กด์คํ๋ฉฐ, ๋ชจ๋ ๊ตญ๋ฏผ์ ์ฌ์์ ์์ ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ค."
- ๋ฐ๋ผ์ ํ๋ฒ ์ 2์กฐ์ ์ด ํญ๋ชฉ ์๋ 2๊ฐ์
๋๋ค.
3. **๋ ํ๋ฒ์ ํญ๋ชฉ ์ ๊ณฑํ๊ธฐ:**
- ํ๋ฒ ์ 1์กฐ์ ํญ๋ชฉ ์: 2
- ํ๋ฒ ์ 2์กฐ์ ํญ๋ชฉ ์: 2
- ๋ ํญ๋ชฉ์ ๊ณฑ: $2 \times 2 = 4$
**์ต์ข
๋ต๋ณ**
๋ฐ๋ผ์, ํ๋ฒ ์ 1์กฐ์ ํ๋ฒ ์ 2์กฐ์ ํญ๋ชฉ์ ์๋ก ๊ณฑํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ $4$์
๋๋ค.
$\boxed{4}$
- ^^;
- Downloads last month
- 105
Inference Providers
NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider.
๐
Ask for provider support