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-- base_model: polyglot-ko-3.8b1
+- base_model: polyglot-ko-3.8b
 - train_data: 12 instruction fine-tuned dataset
-- train method: SFT
-
-
-```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-
-device = "cuda" # the device to load the model onto
-
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hyunjae/polyglot-ko-3.8b-total")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hyunjae/polyglot-ko-3.8b-total")
-
-messages = [
-    {"role": "system", "content": "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다."},
-    {"role": "user", "content": "대한민국의 수도는 어디야?"},
-    {"role": "assistant", "content": "대한민국의 수도는 서울입니다."},
-    {"role": "user", "content": "서울 인구는 총 몇 명이야?"}
-]
-
-encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
-
-model_inputs = encodeds.to(device)
-model.to(device)
-
-generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
-decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
-print(decoded[0])
-```
+- train method: SFT