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 - Learning Rate: 6e-4, Batch Size: 4(x8), Scheudler: Linear, WarmUp: 1000 step
 - adam_beta1=0.9 adam_beta2=0.98, weight_decay=0.01
 - Training Steps: 625000 (3 epoch)
-- 학습 토큰 수: 57.22B (625000step * 3epoch * 1024seq * 8dev * 4batch / 1024^3)
+- 학습 토큰 수: 19.22B (625000step * 1024seq * 8dev * 4batch / 1024^3)
 - 학습 기간: 2022/12/21 ~ 2022/12/25
 
 ## 학습에 사용한 데이터
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 - 국립국어원 일상대화 말뭉치(29.5MB)
 - 국립국어원 문어 말뭉치(2.91GB)
 - 국립국어원 구어 말뭉치(1.1GB)
-- 국립국어원 뉴스 말뭉치(14.16GB)
 - 청와대 국민청원(651.8MB)
 - KcBERT Pre-Training Corpus(11.86GB)
 
 데이터셋 크기는 전처리한 jsonl파일을 기준으로 함.
-총 토큰 수는 약 19B임
+총 토큰 수는 약 6.4B임
 
 ## 사용 예시
 ```python