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@@ -82,8 +82,15 @@ If you wish to use the original data, please contact the original author directl
 
     
 ## Training Details
- First, we loaded the base model quantized to 4 bits. It can significantly reduce the amount of memory required to store the model's weights and intermediate computation results, which is beneficial for deploying models in environments with limited memory resources. It can also provide faster inference speeds.
- Then, 
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+We use QLora to train the base model.
+Quantized Low Rank Adapters (QLoRA) is an efficient technique that uses 4-bit quantized pre-trained language models to fine-tune 65 billion parameter models on a 48 GB GPU while significantly reducing memory usage. 
+The method uses NormalFloat 4-bit (NF4), a new data type that is theoretically optimal for normally distributed weights; Double Quantization, which further quantizes quantization constants to reduce average memory usage; and Paged Optimizers, which manage memory spikes during mini-batch processing, to increase memory efficiency without sacrificing performance.
+
+Also, we performed instruction tuning using the data that we collected and the kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3 dataset on the hugging face. 
+Instruction tuning is learning in a supervised learning format that uses instructions and input data together as input and output data as a pair.
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+
 
  
 ### Training Data
@@ -95,15 +102,15 @@ If you wish to use the original data, please contact the original author directl
 5. 중소벤처기업부/대한민국정부: 중소벤처기업부 전문용어(<https://terms.naver.com/list.naver?cid=42103&categoryId=42103>)
 6. 고성삼/법문출판사: 회계·세무 용어사전(<https://terms.naver.com/list.naver?cid=51737&categoryId=51737>)
 7. 맨큐의 경제학 8판 Word Index
-8. yanolja/KoSOLAR-10.7B-v0.2(<yanolja/KoSOLAR-10.7B-v0.2>)
+8. kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3(<https://huggingface.co/datasets/kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3>)
 
 
-### Training Procedure 
+The copyright of the data used belongs to the original author, so please contact the original author when using it.
 
-<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
 
 
-#### Training Hyperparameters
+
+### Training Hyperparameters
 
 |Hyperparameter|SGEcon/KoSOLAR-10.7B-v0.2_fin_v4|
 |------|---|
@@ -116,26 +123,12 @@ If you wish to use the original data, please contact the original author directl
 |lora dropout|0.05|
 |optim|paged_adamw_32bit|
 |target_modules|q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj, lm_head|
-   
-## Evaluation
-
-<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
 
-### Testing Data, Factors & Metrics
-
-#### Testing Data
-
-<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
-
-[More Information Needed]
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-### Results
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-[More Information Needed]
+   
 
-#### Summary
+### Example
 
+> 중앙은행의 역할에 대해서 설명해줄래?
 
-## Citation [optional]
+>> 중앙은행은 통화발행권과 금융통제권을 가진 기관이다. 중앙은행은 국가의 통화정책, 외환정책, 금융정책을 수립하는 동시에 상업은행과 같은 금융기관을 감독·감독하는 업무를 수행한다. 중앙은행은 정부와 상업은행에 대한 자금대부기관이다. 상업은행은 중앙은행에 자금을 빌리거나 예금한다. 중앙은행은 통화신용정책을 수행하기 위해 금융기관을 통해 자금을 대출하거나 예금 받는다. 중앙은행은 상업은행에 대한 자금대부기관의 역할과 함께 시중은행에 대한 감독·감독의 역할을 수행한다. 상업은행이 자금을 대출할 때는 1차적으로 상업은행에 대출금을 지급하는 대신, 대출은행에 대출금의 일부 또는 전액을 예금으로 받아 중앙은행에 돈을 빌려주고 예금한다. 예금에 대한 이자율을 높여 예금자가 중앙은행에 예금을 하게끔 유도하는 것이다. 한편 상업은행은 대출을 할 때 대출은행이 대출금을 예금하는 대신, 대출을 받는 은행에 대출금을 지급한다.
 
-<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->