
# Model Card for Model ID

## Model Description

### midm-bitext-S-7B-inst-v1 미세 튜닝
해당 모델은 네이버 영화 리뷰 데이터셋인 NSMC에 대해 KT-AI/midm-bitext-S-7B-inst-v1을 미세튜닝한 모델입니다.

영화 리뷰 텍스트를 프롬프트에 포함하여 모델에 입력시,'긍정' 또는 '부정' 이라고 예측 텍스트를 직접 생성합니다.

결과적으로, 정확도 90.0%를 가지는 모델을 완성했습니다.


### Train, Test 데이터셋
해당 모델은 NSMC의 train 데이터의 상위 2,000개의 샘플을 학습에 사용했습니다.

해당 모델은 NSMC의 test 데이터의 상위 1,000개의 샘플을 평가에 사용했습니다.


## Training_step_loss
![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/651bf3be3fa6c4e182910420/WIBCaCIemHUS1QXqKzyPy.png)


## Confusion_Matrix
![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/651bf3be3fa6c4e182910420/X2nTz9ltBFbAeqWJBfQz_.png)


## Accuracy_Classification_Report
![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/651bf3be3fa6c4e182910420/GJpzAVO7ee3cQcbHxiYSG.png)


## Training procedure

The following `bitsandbytes` quantization config was used during training:
- quant_method: bitsandbytes
- load_in_8bit: False
- load_in_4bit: True
- llm_int8_threshold: 6.0
- llm_int8_skip_modules: None
- llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False
- llm_int8_has_fp16_weight: False
- bnb_4bit_quant_type: nf4
- bnb_4bit_use_double_quant: False
- bnb_4bit_compute_dtype: bfloat16

### Framework versions

- PEFT 0.7.0
{"library_name": "peft", "datasets": ["nsmc"], "metrics": ["accuracy 90.0%"], "base_model": "KT-AI/midm-bitext-S-7B-inst-v1"}
peft safetensors dataset:nsmc base_model:KT-AI/midm-bitext-S-7B-inst-v1 region:us