File size: 17,206 Bytes
9bdca8a |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 |
Quantization made by Richard Erkhov.
[Github](https://github.com/RichardErkhov)
[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview - GGUF
- Model creator: https://huggingface.co/beomi/
- Original model: https://huggingface.co/beomi/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview/
| Name | Quant method | Size |
| ---- | ---- | ---- |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q2_K.gguf) | Q2_K | 2.96GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 3.28GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 3.43GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 3.41GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 3.52GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K.gguf) | Q3_K | 3.74GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 3.74GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 4.03GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 4.18GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 4.34GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 4.38GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 4.37GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_K.gguf) | Q4_K | 4.58GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 4.58GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 4.78GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 5.21GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 5.21GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_K.gguf) | Q5_K | 5.34GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 5.34GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 5.65GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q6_K.gguf) | Q6_K | 6.14GB |
| [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/beomi_-_Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview-gguf/blob/main/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 7.95GB |
Original model description:
---
language:
- en
- ko
license: cc-by-nc-sa-4.0
tags:
- facebook
- meta
- pytorch
- llama
- llama-3
- llama-3-ko
pipeline_tag: text-generation
license_name: llama3
license_link: LICENSE
---
## Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview
> Update @ 2024.05.01: Pre-Release [Llama-3-KoEn-8B model](https://huggingface.co/beomi/Llama-3-KoEn-8B-preview) & [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview](https://huggingface.co/beomi/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview)
## Model Details
**Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview**
Llama-3-KoEn-8B model is continued pretrained language model based on Llama-3-8B.
The train was done on TPUv4-256, with the warm support from TRC program by Google.
With applying the idea from [Chat Vector paper](https://arxiv.org/abs/2310.04799),
I released Instruction model named [Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview](https://huggingface.co/beomi/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview).
Since it is NOT finetuned with any Korean instruction set(indeed `preview`), but it would be great starting point for creating new Chat/Instruct models.
**Sample usage**
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "beomi/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype="auto",
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "์น์ ํ ์ฑ๋ด์ผ๋ก์ ์๋๋ฐฉ์ ์์ฒญ์ ์ต๋ํ ์์ธํ๊ณ ์น์ ํ๊ฒ ๋ตํ์. ๋ชจ๋ ๋๋ต์ ํ๊ตญ์ด(Korean)์ผ๋ก ๋๋ตํด์ค."},
{"role": "user", "content": "ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ด ๋ญ์ผ? ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ๋ํด ํ์ด์ฌ ์ฝ๋๋ฅผ ์ง์ค๋ณผ๋?"},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
terminators = [
tokenizer.eos_token_id,
tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
outputs = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=512,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=1,
top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))
```
**Sample Output**
ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์ดํ๋ฆฌ์ ์ํ์ ๋ ์ค๋๋ฅด๋ ํผ๋ณด๋์น์ ์ด๋ฆ์ ๋ฐ์ ์ ๋๋ ์์ด์
๋๋ค. ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ํน์ ์กฐ๊ฑด์ ๋ฐ๋ผ ์ป์ด์ง๋ ๋ฑ์ฐจ์์ด๋ก, ๋ค์ ์๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ๋จ์ํ ๊ท์น์ ์ํด ์์ฑ๋๋ ์์ด์
๋๋ค.
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21,... (๋ฑ์ฐจ ์์ด)
์ด๋ฌํ ์์ด์ ์์ฐ ์ธ๊ณ์๋ ๋ง์ด ๋ฐ๊ฒฌ๋ฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์์น์ด ์๋ผ๋ ๋ฐฉ์, ๋ฌ๊ฑ์ด ๋ถํ๋๋ ํ์, ์ฝ๋ผ๋ฆฌ์ ์์ฅ ๋ฑ์ด ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ๋ฐ๋ฅด๊ธฐ ๋๋ฌธ์
๋๋ค. ๐ฑ๐ฆ๐ฎ
์ง๊ธ๋ถํฐ๋ ํ์ด์ฌ ์ฝ๋๋ฅผ ์์ฑํด ๋ณผ๊น์? ๐
๋จผ์ , ํ์ด์ฌ ์ฝ๋๋ฅผ ์์ฑํ๊ธฐ ์ํด ํ์ํ ๋ชจ๋์ ์์ต๋๋ค. ์ ํฌ๋ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์์ฑํ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์์ฑํ ๊ฒ์
๋๋ค.
1. ํ์ด์ฌ ์ฝ๋ ์์ฑ
๋ค์์ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์์ฑํ๋ ์ฝ๋์
๋๋ค. ์ด ์ฝ๋๋ `while` ๋ฃจํ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์์ฑํฉ๋๋ค.
```python
def fib(n):
if n <= 1:
return n
a, b = 0, 1
for _ in range(2, n+1):
a, b = b, a + b
return b
n = int(input("ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์ผ๋ง๋ ์์ฑํ ์ง ์
๋ ฅํ์ธ์: "))
for i in range(n):
print(fib(i+1))
```
2. ์ฝ๋ ์ค๋ช
์ ์ฝ๋๋ `fib(n)` ํจ์๋ฅผ ์ ์ํฉ๋๋ค. ์ด ํจ์๋ `n`๋ฒ์งธ ํผ๋ณด๋์น ์๋ฅผ ๋ฐํํฉ๋๋ค.
`fib(n)` ํจ์๋ `if` ์กฐ๊ฑด๋ฌธ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ `n`์ด 0 ๋๋ 1์ผ ๊ฒฝ์ฐ ํด๋น ๊ฐ์ ์ฆ์ ๋ฐํํฉ๋๋ค.
`a, b = 0, 1`์ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์ด๊ธฐ ๊ฐ์ ์ค์ ํฉ๋๋ค. `a`๋ `0`์, `b`๋ `1`์ ํ ๋นํฉ๋๋ค.
`for` ๋ฃจํ๋ `range(2, n+1)`์์ ์์ฑ๋๋ ๋ฐ๋ณต์ ์ํํฉ๋๋ค. ์ด ๋ฐ๋ณต์ `a, b = b, a + b`๋ฅผ ์ํํ์ฌ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์์ฑํฉ๋๋ค.
`print(fib(i+1))`๋ `fib(n)` ํจ์ ํธ์ถ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ถ๋ ฅํฉ๋๋ค.
3. ์ฝ๋ ์คํ
์ ์ฝ๋๋ฅผ ์คํํ๊ธฐ ์ํด ํ์ด์ฌ ์ธํฐํ๋ ํฐ์์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ด ์คํํ ์ ์์ต๋๋ค.
```python
$ python fib.py
ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์ผ๋ง๋ ์์ฑํ ์ง ์
๋ ฅํ์ธ์: 10
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
```
์ ์ฝ๋๋ฅผ ์คํํ๋ฉด, ์ฌ์ฉ์๋ `ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์ผ๋ง๋ ์์ฑํ ์ง ์
๋ ฅํ์ธ์:`๋ฅผ ์
๋ ฅํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ด ์
๋ ฅ์ `n`์ ํ ๋น๋ฉ๋๋ค. `n`์ ์ฝ๋๊ฐ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์์ฑํ๋ ํ์๋ฅผ ๊ฒฐ์ ํ๋ ๋ณ์์
๋๋ค. ์ฌ์ฉ์๋ ์ด ํ์๋ฅผ ์
๋ ฅํ์ฌ ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์์ฑํ ์ ์์ต๋๋ค.
์ด์ ํ์ด์ฌ ์ฝ๋๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ ์คํํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ค๋ช
ํ์ต๋๋ค. ๐
### More samples
> I used same system prompt, but you could change on your own.
```python
messages = [
{"role": "system", "content": "์น์ ํ ์ฑ๋ด์ผ๋ก์ ์๋๋ฐฉ์ ์์ฒญ์ ์ต๋ํ ์์ธํ๊ณ ์น์ ํ๊ฒ ๋ตํ์. ๋ชจ๋ ๋๋ต์ ํ๊ตญ์ด(Korean)์ผ๋ก ๋๋ตํด์ค."},
{"role": "user", "content": "ํ๊ตญ์ ์ ํ ํ๋ฒ์ ๋ํด์ ์์ธํ ์ค๋ช
ํด์ฃผ์ธ์."},
]
---
๋ํ๋ฏผ๊ตญ ํ๋ฒ์ 1948๋
7์ 17์ผ ์ ์ ๋ ์ด๋ ํ์ฌ๊น์ง ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๊ธฐ๋ณธ๋ฒ์ธ ๊ตญ๊ฐ์ ๊ธฐ๋ณธ์ง์์ ๊ตญ๊ฐ๊ธฐ๊ด์ ๊ถํ, ๊ตญ๋ฏผ์ ๊ถ๋ฆฌยท์๋ฌด, ํต์น์กฐ์ง, ํต์น๋ฐฉ๋ฒ ๋ฑ์ ๊ท์ ํ๋ ๋ฒ๋ฅ ์
๋๋ค. ํ๋ฒ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ต๊ณ ๋ฒ๋ น์ผ๋ก, ์ผ๋ฐ๋ฒ์ ๋ชจ๋ ๋ฒ๋ฅ ์ ๊ทผ๊ฑฐ๊ฐ ๋ฉ๋๋ค. ๋ํ ํ๋ฒ์ 1987๋
์ ์ ๋ ์ 6๊ณตํ๊ตญ ํ๋ฒ๋ถํฐ๋ '๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ'์ ๊ธฐ๋ณธ์ง์๋ก ๊ท์ ํ๊ณ ์์ต๋๋ค.
** ์ฃผ์ ๋ด์ฉ **
1. ๊ธฐ๋ณธ์ง์ : ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ, ํต์ผ์กฐ๊ตญ์ ์์น, ์ธ๊ถ์ ๋ณด์ฅ
2. ๊ตญ๋ฏผ์ ๊ถ๋ฆฌ : ์ ์ฒด์ ์์ , ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ๊ถ, ์ฌ์ฐ๊ถ, ์ฐธ์ ๊ถ
3. ๊ตญ๊ฐ๊ธฐ๊ด : ๋ํต๋ น, ๊ตญ๋ฌด์ด๋ฆฌ, ๊ตญํ, ๋๋ฒ์, ํ๋ฒ์ฌํ์, ๊ฒ์ฐฐ
4. ํต์น์กฐ์ง : ํ์ ๋ถ, ์
๋ฒ๋ถ, ์ฌ๋ฒ๋ถ์ ๋ถ๋ฆฌ
5. ํต์น๋ฐฉ๋ฒ : ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์(๊ตญ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ถ์ ์ํ์ฌ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ์์๋ฐ์ ๊ถ๋ ฅ ํ์ฌ), ๋ฒ์น์ฃผ์(๋ฒ๋ฅ ์ ์ํ์ฌ ํต์น)
** ์ฃผ์ ์กฐํญ **
1. ์ 1์กฐ : ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์์ ์ฒ๋ช
2. ์ 2์กฐ : ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ ์ฃผ๊ถ์ ๊ตญ๋ฏผ์๊ฒ ์์ผ๋ฉฐ, ๋ชจ๋ ๊ถ๋ ฅ์ ๊ตญ๋ฏผ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋์จ๋ค
3. ์ 10์กฐ : ๋ชจ๋ ๊ตญ๋ฏผ์ ํ๋ณต์ ์ถ๊ตฌํ ๊ถ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ค
4. ์ 13์กฐ : ๋ชจ๋ ๊ตญ๋ฏผ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ ์์ ๋ฅผ ๊ฐ๋๋ค
5. ์ 25์กฐ : ๊ตญ๊ฐ๋ ์ฌํด๋ฅผ ๋ฐฉ์งํ๊ณ ๊ทธ์ ๋์ฒํ๋ ์์ฑ
์ ์ํํ์ฌ์ผ ํ๋ค
6. ์ 64์กฐ : ๋ํต๋ น์ ๋ฒ๋ฅ ์ ๊ณตํฌํ๊ณ , ๊ตญ๋ฌด์ด๋ฆฌ์ ๊ตญ๋ฌด์์์ ์๋ช
ํ๋ค
7. ์ 111์กฐ : ๋๋ฒ์์ ์ต์ข
์ ์ธ ๋ฒ๋ฅ ์ฌํ์ ํํ๊ณ , ํ๋ฒ์ฌํ์๋ ํ๋ฒ์ ์๋ฐ๋๋์ง ์ฌ๋ถ๋ฅผ ๊ฒฐ์
** ํ๋ฒ์ ํจ๋ ฅ **
ํ๋ฒ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๊ธฐ๋ณธ๋ฒ๋ฅ ์ด๋ฏ๋ก ๋ชจ๋ ๊ตญ๋ฏผ์ ํ๋ฒ์ ๋ฐ๋ผ์ผ ํฉ๋๋ค. ๋ํ ํ๋ฒ์ ๋ณ๊ฒฝํ๋ ค๋ฉด ํ๋ฒ๊ฐ์ ์์ ์ ์ํ๊ณ , ์ด๋ฅผ ๊ตญ๋ฏผํฌํ์ ๋ถ์ฌ์ผ ํ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํต๊ณผํ๋ฉด ์ ํ๋ฒ์ ์ ์ ํ๊ฒ ๋ฉ๋๋ค. (์ 130์กฐ)
์ด์, ๋ํ๋ฏผ๊ตญ ํ๋ฒ์ ์ฃผ์ ๋ด์ฉ๊ณผ ์กฐํญ, ํจ๋ ฅ์ ์ค๋ช
ํ์์ต๋๋ค. ํ๊ตญ ํ๋ฒ์ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ ๊ธฐ๋ณธ์ง์๋ฅผ ์ค์ํ๊ณ , ๊ธฐ๋ณธ๊ถ์ ๋ณดํธํ ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ, ํต์น์กฐ์ง์ ๋ถ๋ฆฌ, ๋ฒ์น์ฃผ์, ๋ฏผ์ฃผ์ฃผ์๋ฅผ ๊ทผ๊ฐ์ผ๋ก ํฉ๋๋ค. ๐ฐ๐ท
```
```python
messages = [
{"role": "system", "content": "์น์ ํ ์ฑ๋ด์ผ๋ก์ ์๋๋ฐฉ์ ์์ฒญ์ ์ต๋ํ ์์ธํ๊ณ ์น์ ํ๊ฒ ๋ตํ์. ๋ชจ๋ ๋๋ต์ ํ๊ตญ์ด(Korean)์ผ๋ก ๋๋ตํด์ค."},
{"role": "user", "content": "์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ๋ํด ์ค๋ช
ํด์ค."},
]
---
์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ์กฐ์ ์ ๋ฌธ์ , ๋ฌด์ , ํด๊ตฐ์ ์์
์ผ๋ก 1592๋
๋ถํฐ 1598๋
๊น์ง ์์ง์๋๊ณผ ์ ์ ์ฌ๋ ๋์ ํด๊ตฐ์ผ๋ก์ ํ์ฝํ์ต๋๋ค. ๊ทธ๋ 1591๋
์ ๋ผ์ข๋ ์๊ตฐ์ ๋์ฌ๊ฐ ๋์ด ์ ์ ๊ณต๊ฒฉ ์ ํต์ ์ด์ด๋ฐ์ ๋ฐ, '์ ์์ฑ'๊ณผ '์ ์ฉ', '๋ํ์ ' ๋ฑ์ ๋ณ๋ฒ์ ๋์
ํ์ฌ ์กฐ์ ์๊ตฐ์ ๊ฐํธํ์ต๋๋ค. ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ๊ฐ์ฅ ํฐ ์
์ ์ผ๋ก๋ ๋ ๊ฐ์ง๋ฅผ ๊ผฝ์ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฒซ ๋ฒ์งธ๋ 'ํ์ฐ๋ ๋์ฒฉ'์
๋๋ค. 1592๋
7์ 8์ผ, ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ์ด๋๋ ์กฐ์ ์๊ตฐ 13์ฒ์ด ์๊ตฐ 133์ฒ์ ๋ง์ 13์ฒ์ ๋ฐฐ๋ก๋ ๋ถ๊ฐ๋ฅํ ์ ์์ ๋ฒ์ด๊ฒ ๋ฉ๋๋ค. ์ด๋ ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ '์งํด์ ๊ณก'์ ์ ์ ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ 13์ฒ์ ๋ฐฐ๋ฅผ 133์ฒ์ ๋ฐฐ์ ์ธ์ ์น๋ฆฌ๋ฅผ ๊ฑฐ๋์์ต๋๋ค. ๋ ๋ฒ์งธ๋ '๋
ธ๋ํด์ '์
๋๋ค. 1598๋
11์ 14์ผ, ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ๋
ธ๋์์ 12์ฒ์ ๋ฐฐ๋ก 330์ฒ์ ๋ฐฐ๋ฅผ ์ด๋๋ ์ํค์์นด ์ผ์คํ๋ฃจ์ ์ธ์ฐ๊ฒ ๋ฉ๋๋ค. ์ด๋ ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ๋ฐฐ์ ๋ช
์ค๋ ์ด์์ด 1๋ฐ์ด์๊ณ , 12์ฒ์ ๋ฐฐ๊ฐ ๊ณ ์ ์ ๋ฉด์น ๋ชปํ์ง๋ง, ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ๋๊น์ง ์ธ์ 2๋ช
์ ์ ์ธํ๊ณ ๋ ์ ์ ์ ์ฌํ๊ฒ ๋ฉ๋๋ค. ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ์ ํฌ๋ฅผ ๋น๋กฏํ์ฌ ๊ทธ์ ์
์ ์ ์กฐ์ ์๊ตฐ์ ์ ํฌ ์น๋ฆฌ๋ฅผ ์ด๋์์ผ๋ฉฐ, ๊ทธ์ ์ด๋ฆ์ ํ๊ตญ์ ๊ตญ๋ณด ์ 76ํธ๋ก ๋ฑ์ฌ๋์ด ์์ต๋๋ค. ์ด์์ ์ฅ๊ตฐ์ ์
์ ๊ณผ ์ ์ ์ ํ๊ตญ ์ญ์ฌ์ ๋ฌธํ์ ์ง๋ํ ์ํฅ์ ๋ผ์ณค์ต๋๋ค.
```
```python
messages = [
{"role": "system", "content": "์น์ ํ ์ฑ๋ด์ผ๋ก์ ์๋๋ฐฉ์ ์์ฒญ์ ์ต๋ํ ์์ธํ๊ณ ์น์ ํ๊ฒ ๋ตํ์. ๋ชจ๋ ๋๋ต์ ํ๊ตญ์ด(Korean)์ผ๋ก ๋๋ตํด์ค."},
{"role": "user", "content": "๋
๋์ ๋ค์ผ์๋ง์ ์ฐจ์ด๊ฐ ๋ญ์ผ?"},
]
---
! `ํ๊ตญ์ ๊ณ ์ ์ํ `์ `์ผ๋ณธ์ ์์ ๊ถ ๊ณผ์ฅ` ์ฐจ์ด! ๐
์ผ๋ณธ์ด ์ฃผ์ฅํ๋ `๋ค์ผ์๋ง(็ซนๅณถ)`๋, ์ค์ ๋ก๋ '์ธ๋ฆ๋' ์์ชฝ ์ฝ 87km ์ง์ ์ ์๋ '๋
๋(็จๅณถ)'๋ฅผ ๊ฐ๋ฆฌํต๋๋ค. ํ๊ตญ์ด ์ญ์ฌ์ ์ผ๋ก๋ถํฐ ์ง๋ฐฐํ๊ณ ๊ด๋ฆฌํด์จ ๊ฒ์ ๋ฌผ๋ก , ์ ๋ค์ค์ฝ ์ธ๊ณ์ ์ฐ์ผ๋ก ๋ฑ์ฌ๋ `๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ์ํ `์ด์ง์. ๐
ํํธ, ๋
๋๋ ํ๊ตญ์ ๊ณ ์ ์ด๋ฆ์ผ๋ก, `์ธ๋ฆ๋`์ ํจ๊ป `์ผ๊ตญ์ฌ๊ธฐ`์ ์ฒ์ ๊ธฐ์ฌ๋ `๋ํ๋ฏผ๊ตญ์ ๊ณ ์ ์ฌ`์
๋๋ค. 1886๋
์ผ๋ณธ์ด '๋ค์ผ์๋ง'๋ผ๊ณ ๋ช
๋ช
ํ ์ด๋, ๊ณต์์ ์ผ๋ก `์ผ๋ณธ ๊ณ ์ ์ฌ`์ผ๋ก ์ฃผ์ฅํ๊ณ ์์ง๋ง, ์ด๋ `์ญ์ฌ ์๊ณก`์
๋๋ค! โ ๏ธ
๋ฐ๋ผ์, ์ธ๊ณ์ ์ผ๋ก ์ธ์ ๋ฐ๋ ๊ตญ๊ฐ์ `์ํ `๋ ํ๊ตญ์ `๋
๋`๊ฐ ๋ง๋ ๊ฒ์ด์ง์! ๐ฅ `์ธ๋ฆ๋`๋ `๋
๋`๋ ํ๊ตญ์ ๊ณ ์ ์ํ ์ ์ํ ์ฌ๋ค์ด๋๋๋ค! ๐
ํน์ ๋ ๊ถ๊ธํ ์ฌ์ค์ด ์์ผ๋ฉด ๋ง์ํด์ฃผ์ธ์! ๐ค
```
```python
messages = [
{"role": "system", "content": "์น์ ํ ์ฑ๋ด์ผ๋ก์ ์๋๋ฐฉ์ ์์ฒญ์ ์ต๋ํ ์์ธํ๊ณ ์น์ ํ๊ฒ ๋ตํ์. ๋ชจ๋ ๋๋ต์ ํ๊ตญ์ด(Korean)์ผ๋ก ๋๋ตํด์ค."},
{"role": "user", "content": "์ธ์ข
๋์์ ์งํ์ ๋งฅ๋ถ ๋์ง ์ฌ๊ฑด์ ๋ํด์ ์๊ณ ์์ด?"},
]
---
์์ฃผ ํฅ๋ฏธ๋ก์ด ์ฌ๊ฑด์
๋๋ค. ์ธ์ข
๋์์ด ์งํ์ ์์ ๋งฅ๋ถ์ ๋์ก๋ค๋ ์ด์ผ๊ธฐ๋ ์์ต๋๋ค. ์ค์ ๋ก ์ธ์ข
๋์์ 1418๋
1์ 9์ผ ์งํ์ ์์ 26๋ช
์ ๋ฌธ์ ๊ณผ ํจ๊ป ์๋ก์ด ํ๋ฏผ์ ์ ๋ฐํฌ๋ฅผ ์ํด ๊ฐ์์ฒด์ ๊ธ์จ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒ์ ๋ฐ๋ํ ํ์ค์ฑ ๋ฑ์ ๋ฌด๋ฆฌ์์ ๋
ผ์์ ๋ฒ์์ต๋๋ค. ๋น์ ์ธ์ข
๋์์ ์ด๋ค์ ์ฃผ์ฅ์ ๋จํธํ ๊ฑฐ๋ถํ์ต๋๋ค. ์ด ์ฌ๊ฑด์ '์งํ์ ๋
ผ๋ฐ ์ฌ๊ฑด'์ผ๋ก ์๋ ค์ ธ ์์ต๋๋ค. ๋งฅ๋ถ๊ณผ ๊ด๋ จ๋ ์ผ์ด ์๋๋ผ๋ ๊ฒ์ด์ฃ . ๋งฅ๋ถ์ 2006๋
์ ํ์ด ์ถ์ํ ๋
ธํธ๋ถ์ ๋ธ๋๋๋ช
์
๋๋ค. ์ธ์ข
๋์์ด ์ด์๋ ์๊ธฐ๋ 1418๋
์์ 1450๋
๊น์ง์
๋๋ค. ๋งฅ๋ถ์ ํจ์ฌ ๋ค์ ์ผ์
๋๋ค. ๐
```
```python
messages = [
{"role": "system", "content": "์น์ ํ ์ฑ๋ด์ผ๋ก์ ์๋๋ฐฉ์ ์์ฒญ์ ์ต๋ํ ์์ธํ๊ณ ์น์ ํ๊ฒ ๋ตํ์. ๋ชจ๋ ๋๋ต์ ํ๊ตญ์ด(Korean)์ผ๋ก ๋๋ตํด์ค."},
{"role": "user", "content": "๋๋ ์ค๋ ์ฌ๊ณผ 5๊ฐ๋ฅผ ๊ฐ๊ณ ์์ด. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ด์ ๋๋ ์ฌ๊ณผ 2๊ฐ๋ฅผ ๋จน์์ง. ๋ด๊ฐ ์ง๊ธ ๊ฐ์ง ์ฌ๊ณผ๋ ๋ช ๊ฐ์ง?"},
]
---
๐ ๋น์ ์ ์ค๋ 5๊ฐ์ ์ฌ๊ณผ๋ฅผ ๊ฐ๊ณ ์์ต๋๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ด์ 2๊ฐ๋ฅผ ๋จน์๋ค๊ณ ํ์
จ์ผ๋, ์ค๋ ํ์ฌ ๋น์ ์ด ๊ฐ๊ณ ์๋ ์ฌ๊ณผ๋ 5๊ฐ์์ 2๊ฐ๋ฅผ ๋บ 3๊ฐ์
๋๋ค! ๐
```
|