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kingkim/Dooroo_2508
Dooroo_2508 is a machine learning model from kingkim. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as apache-2.0.
이 모델은 unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 모델을 기반으로, 대한민국 여수시의 관광 정보와 섬 정보에 대해 특화된 지식을 갖도록 파인튜닝되었습니다.
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From the Hugging Face model README
이 모델은 unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 모델을 기반으로, 대한민국 여수시의 관광 정보와 섬 정보에 대해 특화된 지식을 갖도록 파인튜닝되었습니다.
Unsloth 라이브러리를 사용하여 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법으로 효율적인 학습을 진행했으며, 여수 여행에 관한 질문에 자연스럽고 정확한 답변을 생성하는 것을 목표로 합니다.
unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507Unsloth를 사용하여 메모리 사용량을 최적화하고 학습 속도를 크게 향상시켰습니다.학습에는 아래 두 가지 데이터셋을 병합하여 사용했습니다. 각 데이터셋의 train과 test 스플릿을 합친 후, train 데이터셋은 무작위로 섞어 모델이 특정 주제에 편향되지 않도록 했습니다.
모델 학습에 사용된 주요 하이퍼파라미터는 다음과 같습니다.
| 파라미터 | 값 | 설명 |
|---|---|---|
r | 16 | LoRA 행렬의 랭크 (rank) |
lora_alpha | 32 | LoRA 스케일링 인자 |
lora_dropout | 0.05 | LoRA 레이어의 드롭아웃 비율 |
target_modules | q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj | LoRA를 적용할 대상 모듈 |
| 파라미터 | 값 | 설명 |
|---|---|---|
num_train_epochs | 15 | 총 학습 에포크 수 |
learning_rate | 4e-6 | 학습률 |
per_device_train_batch_size | 32 | 디바이스당 학습 배치 크기 |
gradient_accumulation_steps | 2 | 그래디언트 누적 스텝 |
optimizer | adamw_8bit | 8비트 AdamW 옵티마이저 |
lr_scheduler_type | linear | 선형 학습률 스케줄러 |
eval_dataset에 대한 최종 평가 결과입니다. Loss는 모델이 예측한 값과 실제 값의 차이를 나타내며, 낮을수록 모델의 성능이 좋음을 의미합니다.
| 메트릭 (Metric) | 값 (Value) |
|---|---|
eval_loss | 1.5407 |
eval_runtime | 30.8676 초 |
eval_samples_per_second | 68.551 |
eval_steps_per_second | 8.585 |
epoch | 15.0 |
license: apache-2.0 tags: