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 ## What is DeBERTa?
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 - [DeBERTa](https://arxiv.org/abs/2006.03654)는 `Disentangled Attention` + `Enhanced Mask Decoder` 를 적용하여 단어의 positional information을 효과적으로 학습합니다. 이와 같은 아이디어를 통해, 기존의 BERT, RoBERTa에서 사용했던 absolute position embedding과는 달리 DeBERTa는 단어의 상대적인 위치 정보를 학습 가능한 벡터로 표현하여 모델을 학습하게 됩니다. 결과적으로, BERT, RoBERTA 와 비교했을 때 더 준수한 성능을 보여주었습니다.
 - [DeBERTa-v3](https://arxiv.org/abs/2111.09543)에서는, 이전 버전에서 사용했던 MLM (Masked Language Model) 을 RTD (Replaced Token Detection) Task 로 대체한 ELECTRA 스타일의 사전학습 방법과, Gradient-Disentangled Embedding Sharing 을 적용하여 모델 학습의 효율성을 개선하였습니다.
 - DeBERTa의 아키텍처로 풍부한 한국어 데이터를 학습하기 위해서,  `mDeBERTa-v3-base-kor-further` 는 microsoft 가 발표한 `mDeBERTa-v3-base` 를 약 40GB의 한국어 데이터에 대해서 **추가적인 사전학습**을 진행한 언어 모델입니다.
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 ## How to Use
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 - Requirements
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     ```
     pip install transformers
     pip install sentencepiece
-    ```
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+    ```   
 - Huggingface Hub
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     ```python
     from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
     
     model = AutoModel.from_pretrained("lighthouse/mdeberta-v3-base-kor-further")  # DebertaV2ForModel
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lighthouse/mdeberta-v3-base-kor-further")  # DebertaV2Tokenizer (SentencePiece)
     ```
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 ## Pre-trained Models
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 - 모델의 아키텍처는 기존 microsoft에서 발표한 `mdeberta-v3-base`와 동일한 구조입니다.
     
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     |  | Vocabulary(K) | Backbone Parameters(M) | Hidden Size | Layers | Note |
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     | mdeberta-v3-base-kor-further (mdeberta-v3-base와 동일) | 250 | 86 | 768 | 12 | 250K new SPM vocab |
 
 ## Further Pretraing Details (MLM Task)
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 - `KPMG-mDeBERTa-v3-base-kor-further` 는 `microsoft/mDeBERTa-v3-base` 를 약 40GB의 한국어 데이터에 대해서 MLM Task를 적용하여 추가적인 사전 학습을 진행하였습니다.
     
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     |  | Max length | Learning Rate | Batch Size | Train Steps | Warm-up Steps |
     | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
     | mdeberta-v3-base-kor-further | 512 | 2e-5 | 8 | 5M | 50k |
     
 
 ## Datasets
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 - 모두의 말뭉치(신문, 구어, 문어), 한국어 Wiki, 국민청원 등 약 40 GB 의 한국어 데이터셋이 추가적인 사전학습에 사용되었습니다.
     - Train: 10M lines, 5B tokens
     - Valid: 2M lines, 1B tokens
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 ## Fine-tuning on NLU Tasks - Base Model
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 | Model | Size | NSMC(acc) | Naver NER(F1) | PAWS (acc) | KorNLI (acc) | KorSTS (spearman) | Question Pair (acc) | KorQuaD (Dev) (EM/F1) | Korean-Hate-Speech (Dev) (F1) |
 | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
 | XLM-Roberta-Base | 1.03G | 89.03 | 86.65 | 82.80 | 80.23 | 78.45 | 93.80 | 64.70 / 88.94 | 64.06 |
 | mdeberta-base | 534M | 90.01 | 87.43 | 85.55 | 80.41 | **82.65** | 94.06 | 65.48 / 89.74 | 62.91 |
 | mdeberta-base-kor-further (Ours) | 534M | **90.52** | **87.87** | **85.85** | **80.65** | 81.90 | **94.98** | **66.07 / 90.35** | **68.16** |
 
-### Citation
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+## Citation
 ```
 @misc{he2021debertav3,
       title={DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding Sharing}, 
@@ -89,7 +76,6 @@ url={https://openreview.net/forum?id=XPZIaotutsD}
 ```
 
 ## Reference
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 - [DeBERTa](https://github.com/microsoft/DeBERTa)
 - [Huggingface Transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
 - [모두의 말뭉치](https://corpus.korean.go.kr/)