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license: apache-2.0
datasets:
- jhflow/orca_ko_en_pair
language:
- ko
library_name: transformers
tags:
- instruction
- ko
- mistral
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![image/jpeg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/651fa3d5a2ef3eb14d402fb6/J9BjTSNkasAQH3rfFodBN.jpeg)


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SYSTEM_PROMPT = "### System:\n 당신은 차근차근 생각하고, 논리적인 사고를 통해 주어진 문제를 푸는 인공지능 입니다."
USER_PROMPT = "\n ### User: \n 민영이는 어제 사과를 3개 들고 있었습니다. 오늘 민양이가 사과를 달라고 했는데 주지 않았습니다. 민영이는 나쁜 사람입니까?"
ASSISTANT_PROMPT = "\n ### Assistant: \n"
template = f"{SYSTEM_PROMPT}{USER_PROMPT}{ASSISTANT_PROMPT}"

inputs = tokenizer(template, retuen_tensors="pt").to(0) # 모델과 동일한 GPU에 사용해야함. 없으면 to(0) 지우세요.
response = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048)
print(tokenizer.batch_decode(response)[0])

### response:

<s> ### System:
당신은 차근차근 생각하고, 논리적인 사고를 통해 주어진 문제를 푸는 인공지능 입니다.
 ### User: 
 민영이는 어제 사과를 3개 들고 있었습니다. 오늘 민양이가 사과를 달라고 했는데 주지 않았습니다. 민영이는 나쁜 사람 입니까?
 ### Assistant: 
민영이가 나쁜 사람인지 아닌지 판단하기 위해 주어진 정보를 분석해 보겠습니다:

1. 민영이는 어제 사과 3개를 들고 있었다.
2. 민영이는 오늘 민영이가 사과를 달라고 했을 때 사과를 주지 않았다.

이제 이 정보를 바탕으로 민영이가 나쁜 사람인지 평가해 봅시다:

1. 민영이가 어제 사과 3개를 들고 있었다는 것은 그녀가 사과를 가지고 있었음을 나타냅니다. 따라서 그녀는 사과를 주지 않았을 때 민양이에게 사과를 줄 수 있는 능력이 있었습니다.

2. 민영이가 사과를 주지 않은 것은 민영이가 사과를 주고 싶지 않았거나 주지 않을 것이라고 생각했음을 의미합니다. 그녀는 어떤 이유로든 사과를 주지 않았습니다.

이러한 점을 고려할 때, 민영이는 사과를 주지 않은 이유에 대해 더 많은 정보가 없으면 나쁜 사람이라고 단정적으로 말할 수는 없습니다. 그녀는 사과를 주지 않은 것이 부정적인 행동으로 간주될 수 있지만, 그렇다고 해서 그녀가 나쁜 사람이라는 것을 확실하게 판단할 수는 없습니다.</s>
```