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license: gemma |
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datasets: |
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- heegyu/glaive-function-calling-v2-ko |
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library_name: transformers |
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pipeline_tag: text-generation |
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extra_gated_heading: Access Gemma on Hugging Face |
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extra_gated_prompt: >- |
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To access Gemma on Hugging Face, you’re required to review and agree to |
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Google’s usage license. To do this, please ensure you’re logged in to Hugging |
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Face and click below. Requests are processed immediately. |
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extra_gated_button_content: Acknowledge license |
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tags: |
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- conversational |
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base_model: |
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- rtzr/ko-gemma-2-9b-it |
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language: |
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- ko |
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# ko-gemma-2-9b-it-fn |
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Korean model fine-tuned with a function call dataset. |
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## Chat template |
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도구가 있는 경우: |
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``` |
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<start_of_turn>user |
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You are a helpful assistant with access to the following functions. Use them if required - |
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{ |
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"name": "search_books", |
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"description": "Search for books based on title, author, or genre", |
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"parameters": { |
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"type": "object", |
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"properties": { |
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"title": { |
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"type": "string", |
|
"description": "The title of the book" |
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}, |
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"author": { |
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"type": "string", |
|
"description": "The author of the book" |
|
}, |
|
"genre": { |
|
"type": "string", |
|
"description": "The genre of the book" |
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} |
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}, |
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"required": [] |
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} |
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} |
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To use these functions respond with: |
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<functioncall> {"name": "function_name", "arguments": {"arg_1": "value_1", "arg_1": "value_1", ...}} </functioncall> |
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Edge cases you must handle: |
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- If there are no functions that match the user request, you will respond politely that you cannot help. |
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User Question: |
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책을 찾고 있는데 제목을 기억하지 못하네요. 저자의 이름은 조지 오웰입니다.<end_of_turn> |
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<start_of_turn>model |
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<functioncall> {"name": "search_books", "arguments": '{"author": "George Orwell"}'} </functioncall> <end_of_turn> |
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<start_of_turn>user |
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{"books": [{"title": "1984", "author": "George Orwell", "genre": "디스토피아"}, {"title": "동물농장", "author": "George Orwell", "genre": "정치 풍자"}]} <end_of_turn> |
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<start_of_turn>model |
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조지 오웰의 책을 두 권 찾았어요. 첫 번째는 "1984"라는 디스토피아 소설이에요. 두 번째는 정치 풍자인 "동물농장"입니다. <end_of_turn> |
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<start_of_turn>user |
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오, 맞아요, "동물농장"을 찾고 있었어요. 같은 장르의 책도 찾아줄 수 있을까요?<end_of_turn> |
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<start_of_turn>model |
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<functioncall> {"name": "search_books", "arguments": '{"genre": "정치 풍자"}'} </functioncall> <end_of_turn> |
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<start_of_turn>user |
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{"books": [{"title": "Catch-22", "author": "Joseph Heller", "genre": "정치 풍자"}, {"title": "Slaughterhouse-Five", "author": "Kurt Vonnegut", "genre": "정치 풍자"}]} <end_of_turn> |
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<start_of_turn>model |
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당연히요, 정치 풍자 장르에 해당하는 책 두 권 더 알려드릴게요. Joseph Heller의 "Catch-22"와 Kurt Vonnegut의 "Slaughterhouse-Five"입니다. <end_of_turn> |
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``` |
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`arguments` 값이 작은 따옴표로 감싸져 있음을 주의하세요. |
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작은 따옴표가 붙지 않는 것은 베이스 모델과 병합한 [NeuroWhAI/ko-gemma-2-9b-it-fn-merged](https://huggingface.co/NeuroWhAI/ko-gemma-2-9b-it-fn-merged) 모델을 사용하세요. |
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도구가 없는 경우: |
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``` |
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<start_of_turn>user |
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You are a helpful assistant, with no access to external functions. |
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User Question: |
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주어진 숫자 시퀀스는 다음과 같습니다: 2, 4, 6, 8, 10. 각 숫자는 바다의 파동과 마찬가지로 시간의 순간을 나타냅니다. 시퀀스를 계속하면 각 숫자 사이의 차이가 동일하다는 것을 알 수 있습니다. 마치 바람과 해류가 바다의 파동을 형성하는 것처럼, 무언가가 숫자 시퀀스를 형성하고 있습니다. 시퀀스에서 다음 숫자는 무엇이며, 시간과의 관계에서 어떤 의미를 가지는지 알려주세요.<end_of_turn> |
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<start_of_turn>model |
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기술된 패턴에 따라, 시퀀스에서 다음 숫자는 12입니다. 이는 숫자 10으로 표현된 이전 시간이 2개의 시간 단위 뒤를 나타냅니다. 패턴은 시퀀스에서 각 후속 숫자가 이전 숫자 다음에 2개의 시간 단위인 것을 시사합니다. 따라서 12 다음 숫자는 14이며, 그 다음은 16이 됩니다. 이러한 패턴은 일정한 차이가 있는 등차 수열로 알려져 있습니다. <end_of_turn> |
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<start_of_turn>user |
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패턴에 관해 이야기하자면, 피보나치 수열에 대해 궁금합니다. 이것은 무엇이고 어떻게 작동하나요?<end_of_turn> |
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<start_of_turn>model |
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피보나치 수열은 각 숫자가 이전 두 숫자의 합으로 이루어진 수열입니다. 시작은 0과 1로부터 시작하여 이전 두 숫자를 더해 다음 숫자를 얻는 방식으로 계속됩니다. 따라서 수열은 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 등으로 이어집니다. 이전 두 숫자를 더하면서 다음 숫자를 구하는 패턴은 무한히 이어지게 됩니다. 피보나치 수열은 이탈리아 수학자인 레오나르도 피보나치가 서양에 소개한 것에서 이름을 따왔습니다. 피보나치 수열은 나무의 가지 치기, 줄기에 잎이 배열되는 형태, 달팽이 껍질의 모양과 같이 자연에서 많이 나타납니다. <end_of_turn> |
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``` |
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