Update README.md

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-license: apache-2.0
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+license: apache-2.0
+language:
+- ko
+- en
+metrics:
+- accuracy
+base_model:
+- openchat/openchat_3.5
+pipeline_tag: text-generation
+---
+### ⛱   해당 모델은은 openchat3.5를 Foundation 모델로 하는 한국어 및 한국의 다양한 
+### 문화에 적용할 수 있도록 하기 위해
+### 개발 되었으며 자체 제작한 53영역의 한국어 데이터를 활용하여 한국 사회 가치와 
+### 문화를 이해하는 모델 입니다. ✌
+
+                
+
+# ❶ 모델 설명
+- 모델명 및 주요기능:
+  해당 모델은은 OpenChat 3.5 모델을 기반으로 SFT 방식으로 파인튜닝된 Mistral 7B / openchat3.5 기반 모델입니다.
+  한국어와 한국의 다양한 문화적 맥락을 이해하도록 설계되었으며 ✨✨, 자체 제작한 135개 영역의 한국어
+  데이터를 활용해 한국 사회의 가치와 문화를 반영합니다.
+  주요 기능으로는 텍스트 생성, 대화 추론, 문서 요약, 질의응답, 감정 분석 및 자연어 처리 관련 다양한 작업을 지원하며,
+  활용 분야는 법률, 재무, 과학, 교육, 비즈니스, 문화 연구 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다.
+- 모델 아키텍처:해당 모델은은 Mistral 7B 모델을 기반으로, 파라미터 수는 70억 개(7B)로 구성된 고성능 언어 모델입니다.
+  이 모델은 OpenChat 3.5를 파운데이션 모델로 삼아, SFT(지도 미세 조정) 방식을 통해 한국어와 한국 문화에 특화된 성능을 발휘하도록 훈련되었습니다.
+  Mistral 7B의 경량화된 구조는 빠른 추론 속도와 메모리 효율성을 보장하며, 다양한 자연어 처리 작업에 적합하게 최적화되어 있습니다.
+  이 아키텍처는 텍스트 생성, 질의응답, 문서 요약, 감정 분석과 같은 다양한 작업에서 탁월한 성능을 보여줍니다.
+
+# ❷ 학습 데이터
+- 해당 모델은은 자체 개발한 총 3.6GB 크기의 데이터를 바탕으로 학습되었습니다. 모두 233만 건의 QnA, 요약, 분류 등 데이터를 포함하며,
+  그 중 133만 건은 53개 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 38개 영역에 걸쳐 학습되었습니다.
+  학습 데이터 중 한국의 사회 가치와 인간의 감정을 이해하고 지시한 사항에 따라 출력할 수 있는 데이터를 학습하였습니다.
+- 학습 Instruction Datasets Format: 
+  <pre><code>{"prompt": "prompt text", "completion": "ideal generated text"}</code></pre>
+    
+# ❸ 사용 사례
+  해당 모델은 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.
+- 고객 서비스: 사용자와의 대화 생성 및 맞춤형 응답 제공.
+- 이 모델은 다양한 자연어 처리 작업에서 높은 활용도를 가집니다.
+
+# ❹ 한계 ⛈⛈
+- 해당 모델은 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,
+  편향된 데이터가 포함될 경우 편향된 응답이 생성될 가능성도 존재합니다.
+
+# ❺ 사용 방법
+  <pre><code>
+  from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+  
+  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("")
+  model = AutoModel.from_pretrained("")
+  
+  inputs = tokenizer("안녕하세요", return_tensors="pt")
+  outputs = model(**inputs)
+</code></pre>
+
+
+---
+Here’s the English version of the provided text:
+
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+# ❶ Model Description
+
+**Model Name and Key Features**:  
+KTDSbaseLM v0.11 is based on the OpenChat 3.5 model, fine-tuned using the SFT method on the Mistral 7B model. 
+It is designed to understand Korean and various cultural contexts, utilizing data from 135 domains in Korean society. 
+The model supports tasks such as text generation, conversation inference, document summarization, 
+question answering, sentiment analysis, and other NLP tasks. 
+Its applications span fields like law, finance, science, education, business, and cultural research.
+
+**Model Architecture**:  
+KTDSBaseLM v0.11 is a high-performance language model with 7 billion parameters based on the Mistral 7B model. 
+It uses OpenChat 3.5 as the foundation and is fine-tuned using SFT to excel in Korean language and culture. 
+The streamlined Mistral 7B architecture ensures fast inference and memory efficiency, 
+optimized for various NLP tasks like text generation, question answering, document summarization, and sentiment analysis.
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+---
+
+# ❷ Training Data
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+KTDSbaseLM v0.11 was trained on 3.6GB of data, comprising 2.33 million Q&A instances. 
+This includes 1.33 million multiple-choice questions across 53 domains such as history, 
+finance, law, tax, and science, trained with the Chain of Thought method. Additionally, 
+1.3 million short-answer questions cover 38 domains including history, finance, and law. 
+
+**Training Instruction Dataset Format**:  
+`{"prompt": "prompt text", "completion": "ideal generated text"}`
+
+---
+
+# ❸ Use Cases
+
+KTDSbaseLM v0.11 can be used across multiple fields, such as:
+
+- **Education**: Answering questions and generating explanations for subjects like history, math, and science.
+- **Business**: Providing responses and summaries for legal, financial, and tax-related queries.
+- **Research and Culture**: Performing NLP tasks, sentiment analysis, document generation, and translation.
+- **Customer Service**: Generating conversations and personalized responses for users.
+
+This model is highly versatile in various NLP tasks.
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+# ❹ Limitations
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+KTDSBaseLM v0.11 is specialized in Korean language and culture. 
+However, it may lack accuracy in responding to topics outside its scope, 
+such as international or specialized data. 
+Additionally, it may have limited reasoning ability for complex logical problems and 
+may produce biased responses if trained on biased data.
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+---
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