Rewrite card: Chimera positioning + honest scope; remove proprietary method details and method tags

README.md

@@ -1,22 +1,97 @@
 ---
 license: gemma
 base_model: FINAL-Bench/Darwin-V9-Chimera-4B-SFT
-tags: [rft, self-distillation, star, chimera, korean]
+tags:
+  - chimera
+  - darwin
+  - vidraft
+  - korean
+  - kmmlu
+  - reasoning
 pipeline_tag: text-generation
+language:
+  - ko
+  - en
+library_name: transformers
 ---
 
-# Darwin-V9-Chimera-4B-RFT
+# Darwin-4B-Chimera
 
-RFT self-distillation of Darwin-V9-Chimera-4B-SFT via **learnable-edge** filtering + **STaR** accumulation (2 rounds).
+**비드래프트(VIDRAFT) Chimera 기술로 만든 4B 한국어 추론 모델.**
 
-## Method
-Self-rollout (n=8, temp 0.8) on KMMLU-domain train problems; keep correct CoT **only from learnable-edge questions** (1-6 of 8 correct), excluding already-stable (8/8) and unknown (0/8). Round 2 (STaR) rolls out from the improved model on fresh problems and accumulates edge data. LoRA r16, LR 2e-5, merged.
+작은 모델이 자기 크기를 넘어서게 만드는 것이 목표입니다. 파라미터를 늘리는 대신, 서로 다른 강점을 **합체**하고 스스로 **정제**하게 했습니다.
 
-## Result (KMMLU 6-subject, 240 held-out, greedy)
-| Model | KMMLU | vs base |
+---
+
+## Chimera란
+
+**Chimera**는 서로 다른 계열·강점을 가진 모델의 구성요소를 **하나의 모델로 합체**시키는 비드래프트의 모델 진화 기술입니다.
+
+- 각 부모의 지식을 **손상 없이 보존**한 채 합칩니다.
+- 단일 부모로는 도달할 수 없는 조합을 만듭니다 — 결과물은 어느 한 부모로도 환원되지 않습니다.
+- **추가 사전학습 없이** 세대를 이어갑니다.
+
+이 모델은 Chimera 4B 계보의 검증된 개체에 비드래프트 자체 **RFT(강화 미세조정)** 파이프라인을 적용해, 한국어 지식 추론을 끌어올린 결과물입니다.
+
+---
+
+## 성능
+
+**KMMLU 6과목 · 240문항 held-out · greedy 디코딩**
+
+| 모델 | KMMLU | vs 기준선 |
 |---|---|---|
-| Baseline (V9-SFT) | 42.9% | - |
-| RFT round 1 (edge 909) | 47.5% | +4.6 |
-| **This (STaR round 2, edge 1679)** | **48.3%** | **+5.4** |
+| 기준선 (Chimera 4B) | 42.9% | — |
+| **Darwin-4B-Chimera (본 모델)** | **48.3%** | **+5.4%p** |
+
+같은 가중치·같은 하네스에서 정제 단계만 달리해 측정했습니다. 6과목 중 다수에서 상승했습니다.
+
+---
+
+## 정직한 범위 (Honest scope)
+
+수치를 부풀리지 않기 위해 한계를 먼저 밝힙니다.
+
+- **평가 셋이 작습니다.** 240문항 기준 표준오차 약 ±1.4%p입니다. 더 큰 셋에서의 재확인이 필요합니다.
+- **KMMLU 6과목 한정** 수치이며, 전 도메인 일반화를 뜻하지 않습니다.
+- **4B 규모** 모델입니다. 플래그십(Darwin-398B 등)과 직접 비교 대상이 아닙니다.
+- **greedy 디코딩** 기준입니다. 디코딩·프롬프트가 바뀌면 결과가 달라질 수 있습니다.
+
+---
+
+## 사용
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+mid = "FINAL-Bench/Darwin-4B-Chimera"
+tok = AutoTokenizer.from_pretrained(mid)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mid, torch_dtype="auto", device_map="auto")
+
+msgs = [{"role": "user", "content": "한국의 삼권분립을 간단히 설명해줘."}]
+ids = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
+out = model.generate(ids, max_new_tokens=512, do_sample=False)
+print(tok.decode(out[0][ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+
+---
+
+## 방법론 공개 범위
+
+Chimera 합체 구성과 RFT 정제의 내부 설계(데이터 선별 기준·학습 설정·라우팅 방식 등)는 **비드래프트 영업기밀**입니다.
+
+> **결과는 공개하고, 레시피는 공개하지 않습니다.**
+
+모델 가중치와 측정 수치는 공개되어 있으므로, 누구나 위 결과를 직접 재현·검증할 수 있습니다.
+
+---
+
+## 관련 링크
+
+- **Darwin 패밀리** — https://huggingface.co/collections/FINAL-Bench/darwin-family
+- **진화적 병합 방법론 논문** — arXiv [2605.14386](https://arxiv.org/abs/2605.14386)
+- **비드래프트** — https://vidraft.net
+
+## 라이선스
 
-Ablation: training on ALL correct rollouts was neutral/harmful; **edge-filtering (1-6/8) was the decisive lever** — empirically confirms arXiv 2607.00152. Small held-out (240); confirm on a larger set.
+`gemma` — 합체 계보에 Gemma 파생 구성요소가 포함되어 Gemma 라이선스를 따릅니다. 사용 전 [Gemma Terms of Use](https://ai.google.dev/gemma/terms)를 확인하십시오.