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@@ -44,7 +44,8 @@ Mistral-Small-Instruct-2409 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통
 9천만건의 한글 뉴스 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 한국어-중국어-영어-일본어 교차 학습 데이터와 수학 및 논리판단 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이다.<br> 
 -토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 사용<br>
 -고객 리뷰나 소셜 포스팅 고차원 분석 및 코딩과 작문, 수학, 논리판단 등이 강화된 모델<br>
--128k-Context Window<br>
+-32k 시퀀스 길이<br> 
+-펑션콜 지원<br>
 -Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 <br>
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@@ -53,7 +54,8 @@ about 20% of total parameters Korean CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO traini
 It is a model that has been trained to handle Korean-Chinese-English-Japanese cross-training data and 90M korean news corpus and logic judgment data for various tasks to enable cross-fertilization processing and complex Korean logic & math problems. <br>
 -Tokenizer uses the base model without word expansion<br>
 -Models enhanced with high-dimensional analysis of customer reviews and social posts, as well as coding, writing, math and decision making<br>
--128k-Context Window<br>
+-32k sequence length<br> 
+-Function calling<br>
 -Deepspeed Stage=3, use rslora and BAdam Layer Mode<br>
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