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privacy-counsel-ko-8b-lora is a text generation model from cywellai. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for peft. The card lists the license as apache-2.0.
대한민국 개인정보보호법 전문 상담 모델 — LoRA 어댑터 (667MB)
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From the Hugging Face model README
대한민국 개인정보보호법 전문 상담 모델 — LoRA 어댑터 (667MB)
cywellai/privacy-counsel-ko-8b의 LoRA 어댑터입니다. 머지된 풀 모델(16GB)이 필요하면 위 링크를 이용하세요.
| 지표 | 값 |
|---|---|
| 5축 총점 | 14.38 / 15 |
| Gold | 144/150 (Silver 2, Fail 4) |
| 구조 | 2.96 / 3 |
| 법조항 | 2.66 / 3 |
| 내부구조 | 2.95 / 3 |
| 실무 | 2.93 / 3 |
| 표현 | 2.87 / 3 |
| 시행령 인용률 | 67% |
| 다만 패턴률 | 95% |
| 평균 응답 길이 | 721자 |
150문항 골드셋 · 5축 v2.1 채점 · Claude Opus 4.6 채점 · 2026-02-27
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel
base_model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
adapter_name = "cywellai/privacy-counsel-ko-8b-lora"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name, trust_remote_code=True)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
base_model_name,
torch_dtype="bfloat16",
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_name)
messages = [
{"role": "user", "content": "개인정보 유출 시 대응 절차는?"},
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, temperature=0.5, do_sample=True)
response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
| 항목 | 값 |
|---|---|
| PEFT Type | LoRA |
| Rank (r) | 64 |
| Alpha | 128 |
| Dropout | 0.05 |
| Target Modules | q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj |
| 학습 가능 파라미터 | 174.6M / 8.37B (2.09%) |
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 베이스 모델 | Qwen/Qwen3-8B (원본 사전학습 모델) |
| 학습 데이터 | 9,009건 (품질 기반 리밸런싱) |
| 검증 데이터 | 900건 (층화 샘플링) |
| Epochs | 3 |
| Batch Size | 8 × 4 (effective 32) |
| Learning Rate | 5e-5 (cosine, warmup 10%) |
| Max Seq Length | 2048 |
| 최종 Eval Loss | 0.3737 |
| Token Accuracy | 88.82% |
| 학습 시간 | ~70분 (NVIDIA H200 143GB) |
| Framework | TRL 0.27.0, Transformers 4.57.6 |