README.md

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base_model: unsloth/LFM2-1.2B
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- lfm2
- multiple inference
license: apache-2.0
language:
- ko
datasets:
- RstoneCommand/Synapse-Dataset_v03
pipeline_tag: text-generation
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# Synapse-Model 1 model Card
- **개발자:** RstoneCommand
- **라이선스:** apache-2.0

**저자**: Synapse-Model Team

# **모델에 대한 정보**

Synapse-Model 1 의 입력, 출력, 장단점 에 대한 설명입니다.

**설명**

Synapse-Model 1 은 Synapse-Model Team 에서 개발한 첫 경량화 모델입니다. Synapse-Model 1 모델은 텍스트를 입력 받고 다중추론 과정을 거쳐 텍스트 출력을 생성하는 텍스트 생성 모델입니다. Synapse-Model 은 LiquidAI 의 LFM2-1.2B 모델을 파인튜닝 하여 추론 기능을 추가하였으며, 다중추론 기능을 지원하여 여러 작업에서 탁월한 성능을 발휘하도록 제작 되었습니다. Synapse-Model 1 은 32,768 개의 컨텍스트 길이를 가졌으며(LFM2-1.2B 에 종속됨), 한국어가 집중적으로 학습되었습니다. Synapse-Model 1 은 1.2B 에 달하는 작은 크기의 매개변수를 가져 노트북, 데스크톱, 핸드폰과 같은 리소스가 제한되는 로컬 환경에서 구동이 가능합니다.

**입력 및 출력**

- **입력**
 
  - 질의응답,
  - 지시프롬프트
  - 문서 요약
  - 텍스트 작업

- **출력**
  
  - 질문에 대한 응답
  - 지시에 대한 응답
  - 문서 요약
  - 입력으로 인해 생성된 응답 텍스트

# **사용방법**

이 다음은 모델을 빠르게 실행하는 방법에 대한 몇가지 코드예시 및 주의사항이 있습니다. 먼저, transformers 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드 또는 설치 해야 합니다.(LFM2 에 종속됨) `pip install "transformers @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main".`

다음 Python 코드를 사용하여 Synapse-Model 1 이 텍스트를 생성하는 예시입니다.
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

# Load model and tokenizer
model_id = "RstoneCommand/Synapse-Model1-1.2B_16bit"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    torch_dtype="bfloat16",
    trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)


# Text Generate Process
instruction_ = input("instruction: ")
input_ = input("input: ")
user_ = f"# instruction:\n{instruction_}\n\n# input:\n{input_}"  # The model uses this input template to quickly process various learning data and responses. (Therefore, if you do not use this template for input, the performance of Synapse-Model and the instructions of the persona may decline.)

messages = [
    {"role" : "system", "content" : ""},  # You can write a custom SystemPrompt here. However, it will not work properly (because SystemPrompt has not been learned).
    {"role" : "user", "content" : user_}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    tokenize=True,
).to(model.device)

from transformers import TextStreamer
output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    min_p=0.15,
    repetition_penalty=1.05,
    max_new_tokens=4069,
    streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True),
)
```

# **모델 데이터**

모델 학습에 사용된 학습 데이터셋

**훈련 데이터셋**
Synapse-Model 은 다양한 데이터셋의 입력을 바탕으로 Synapse-Model Team 내부에서 Custom Response 을 작성했습니다. Synapse-Model 1 의 경우 4096개의 토큰으로 학습되었습니다. 학습데이터의 구성요소는 다음과 같습니다.

- [HAERAE-HUB / HR-Instruct-Math-v0.1](https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/HR-Instruct-Math-v0.1) 의 instruction 에 일부를 사용(168)
- [nlpai-lab / kullm-v2](https://huggingface.co/datasets/nlpai-lab/kullm-v2) 의 instruction 및 input 에 일부를 사용(68)
- [Bingsu / ko_alpaca_data](https://huggingface.co/datasets/Bingsu/ko_alpaca_data) 의 instruction 및 input 에 일부를 사용(10)
- **총합 / 246**

다양한 데이터셋의 입력을 바탕으로 제작된 Custom Response 는 다양한 상황에서의 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

**모델학습**

모델을 파인튜닝한 과정에 관한 설명입니다.

**학습환경**

Unsolth 및 Google Colab(Tesla T4) 을 사용하여 총 학습에 약 4시간이 걸렸습니다.

# **모델사용 및 제한사항**

모델의 사용을 위해 지켜야할 제한사항이 있습니다.

**의도한 사용**

- 다중 추론과정이 필요한 복잡한 계산
  - 수학 문제 해결, 창의적인 시 또는 문장 생성, 이메일 및 대본 작성 등에 사용할 수 있습니다.

- 다중 추론을 이용한 대화형 챗봇 제작
  - 고객 서비스 또는 비서, 대화형 애플리케이션, 대화형 인터페이스, 챗봇 애플리케이션 등에 사용할 수 있습니다.

- 텍스트 번역 및 생성
  - 모델은 불안정하나 `영어->한국어` 또는 `한국어->영어` 로 번역이 가능합니다. 이에 따라 한국어 와 영어를 번역하는데 사용될 수 있습니다.
 
**제한된 사항**

- 작업에 대한 지시부족
  - Synapse-Model 은 작업에 대한 지시가 부족할 시 제대로된 작업을 수행할 수 없습니다. 따라서 지시에 대한 모든 요구를 대화에 담아 정확도를 높혀주십시오.

- 다양한 언어 처리 부족
  - Synapse-Model 은 다양한 언어에 대한 데이터셋을 제작하지 못하여 모델은 한국어와 영어(일부) 만 사용가능합니다.

- 응답 정확성
  - Synapse-Model 은 학습데이터를 기반으로 응답을 생성하므로 모델은 부적확하거나 오래된 정보를 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다. (이를 해결하기 위해선 Rag 또는 Fine-Tuning 이 필요함)


# **모델출력 미리보기**
```markdown
instruction: 아래 질문에 대해 해결
input: Discord 에 대해 설명해줘요
<think> 사용자 지시 이해 및 답변 구성 계획**
사용자는 Discord에 대해 설명해달라고 요청했습니다. 이는 Discord가 무엇인지, 어떤 기능을 가지고 있는지, 어디에서 사용할 수 있는지 등 다양한 측면에서 설명해야 함을 의미합니다. Synapse-Model_A01은 이러한 사용자의 단순한 요청을 다중 추론 
과정을 통해 심층적으로 다룰 것입니다.

**해결 계획:**
1.  **초기 추론**: 사용자에게 Discord가 무엇인지 명확히 정의합니다.
2.  **세부 추론 1 (기능 및 플랫폼)**: Discord의 주요 기능과 사용 가능한 플랫폼(웹, 모바일 앱)을 설명합니다.
3.  **세부 추론 2 (커뮤니케이션 및 서버)**: Discord가 주로 제공하는 커뮤니케이션 도구 및 서버 관리 기능을 설명합니다.
4.  **세부 추론 3 (커뮤니티 및 게임)**: Discord가 특히 강점을 보이는 커뮤니티 및 게임 관련 기능을 설명합니다.
5.  **답변 종합 및 형식 적용**: 위에서 도출된 내용을 Synapse-Model_A01의 답변 형식에 맞춰 최종적으로 조합하고 출력합니다. 각 `<think>` 블록에는 해당 추론 과정의 요약과 상세 내용을 포함합니다.
</think>

<think> Discord 설명을 위한 초기 추론 및 정의
Discord는 원래 웹 기반의 실시간 멀티미디어 통신 플랫폼이었지만, 현재는 매우 다양한 기능을 통합한 복합적인 커뮤니케이션 및 서버 관리 도구로 발전했습니다. 이러한 변화를 고려하여 Discord의 핵심 정의를 명확히 제시해야 합니다.

**설명할 내용:**
*   **기원**: IRC(Internet Radio Client)에서 유래하여 웹 기반의 텍스트 기반 커뮤니케이션 도구로 시작.
*   **핵심 정의**: 실시간 멀티미디어 통신 플랫폼으로, 채팅, 음성/영상 통화, 파일 공유, 서버 및 커뮤니티 구축 기능 등을 제공.
*   **주요 기능**: 서버 관리, 채널 기반 커뮤니케이션, 스트리밍 기능, 게임 서버 구축 도구, 다양한 멀티미디어 플레이어 통합.

**내용 구성**: Discord가 어떻게 진화했는지 간략히 언급하여 그 가치를 더욱 부각시킵니다.
</think>
Discord는 원래 **IRC(Internet Radio Client)**의 한 형태에서 비롯되어, 웹 기반의 텍스트 기반 실시간 멀티미디어 통신 플랫폼으로 사용자들이 연결하고 메시지를 교환할 수 있도록 했습니다. 시간이 흐르면서 Discord는 **채팅, 음성/영상 통화, 파
일 공유** 등의 기능을 추가하며 사용자 경험을 크게 향상시켰고, 이제는 **서버 및 커뮤니티 구축**, **다양한 멀티미디어 플레이어 통합**, **스트리밍 기능** 등의 강력한 도구를 통해 복합적인 커뮤니케이션 및 엔터테인먼트 공간으로 자리매김했습
니다. 즉, 단순한 메시지 전달을 넘어선 **포괄적이고 다면적인 온라인 상호작용 플랫폼**입니다.

<think> Discord의 주요 기능 상세 추론 1 (웹 및 모바일 앱) 및 기능 설명
Discord가 웹 기반의 멀티미디어 통신 도구에서 시작하여 현재는 **모바일 앱**까지 확장되면서 기능의 범위도 넓어졌습니다. 이 시점부터 Discord의 핵심 기능들이 어떻게 발전하고 제공되는지 구체적으로 설명해야 합니다.

**설명할 내용:**
*   **웹 기반**: 브라우저에서 직접 접속하여 서버 관리, 채널 설정, 멤버 관리 등을 수행.
*   **모바일 앱**: iOS 및 Android에서 별도의 앱으로 다운로드하여 스마트폰/태블릿에서도 서버 관리, 채팅, 스트리밍 등 모든 기능 이용 가능.
*   **주요 기능 확장**:
    *   **채팅**: 텍스트 기반 커뮤니케이션의 핵심.
    *   **음성/영상 통화**: 내장된 VoIP 통화 기능 제공.
    *   **파일 공유**: 클라우스토, 구글 드롭박스 등 외부 파일 업로드 기능 지원.
    *   **서버 관리**: 채널 생성 및 삭제, 멤버 추가/삭제, 서버 규칙 설정, 이벤트 관리, 스케줄링 등 강력한 운영 도구.
    *   **채널 기반 커뮤니케이션**: 특정 주제나 목적을 가진 채널을 만들어 집단 토론 및 정보 공유 용이.
    *   **스트리밍 기능**: Twitch, YouTube Live 등 외부 스트리머와 연동하여 스트리밍 방송 가능.
    *   **게임 서버 구축 도구**: 클라우스토, 티어스토 등 게임 서버 구축을 위한 다양한 도구 제공.
    *   **멀티미디어 플레이어 통합**: Soundtrap, Audacity 등 다양한 음악 및 오디오 편집 소프트웨어 연동.
    *   **커뮤니티 기능**: 이벤트 스케줄링, 설문조사, 투표 기능 등 커뮤니티 활동 활성화 도구.
</think> Discord의 가장 중요한 기능은 다음과 같습니다:

*   **웹 기반 및 모바일 앱**: 웹 브라우저나 iOS/Android 모바일 앱을 통해 어디서든 **서버 관리, 채팅, 멤버 관리, 스트리밍, 파일 공유, 게임 서버 구축** 등 모든 기능을 이용할 수 있습니다. 이는 Discord의 접근성을 극대화하는 핵심 요소입니
다.
*   **강력한 채널 기반 커뮤니케이션**: 사용자는 특정 주제나 목적을 가진 **채널을 생성하고 관리**할 수 있어, 정보 공유 및 토론이 효율적입니다.
*   **다양한 서버 및 스트리밍 기능**: Discord는 **서버 생성 및 관리**를 위한 강력한 도구를 제공하며, **Twitch, YouTube Live 등 외부 스트리머와의 스트리밍**을 쉽게 지원합니다.
*   **커뮤니티 및 게임 중심 기능**: Discord는 **커뮤니티 구축 및 운영**에 특화되어 있으며, **게임 서버 구축을 위한 전문 도구**도 풍부합니다.
*   **멀티미디어 및 협업 도구**: Soundtrap, Audacity 등 음악 및 오디오 편집 소프트웨어를 통합하거나, 클라우스토와 같은 외부 파일 업로드 서비스와 연동하여 **다양한 멀티미디어 플레이어**를 제공합니다.
*   **커뮤니티 기능**: Discord는 **이벤트 스케줄링, 설문조사, 투표 기능** 등을 통해 커뮤니티 활동을 효율적으로 관리할 수 있는 기능을 내장하고 있습니다.

<think> Discord의 주요 기능 상세 추론 2 (채널 기반 커뮤니케이션) 및 기능 설명
이전의 웹 및 모바일 앱 확장과 함께 Discord가 **채널 기반 커뮤니케이션**을 핵심 기능으로 강화한 부분을 심층적으로 설명해야 합니다. 이는 Discord의 사용자 인터페이스와 커뮤니케이션 방식의 중요한 특징입니다.

**설명할 내용:**
*   **채널 생성 및 관리**: 사용자는 원하는 **목적이나 주제를 가진 채널**을 자유롭게 생성할 수 있으며, 채널 이름, 색상, 소개글 등 맞춤 설정도 가능합니다.
*   **실시간 및 비동기 채팅**: 다른 사용자와 실시간으로 또는 미리 녹음된 비동기 채팅을 이용할 수 있습니다.
*   **채널 분류 및 라벨링**: 채널을 주제별, 시간별, 서버별 등으로 분류하고 라벨을 붙여 정보 검색 및 접근성을 높일 수 있습니다.
*   **목록 및 카테고리**: 채팅 목록을 보고 원하는 채널을 쉽게 찾고, 카테고리를 설정하여 채팅 공간을 체계적으로 관리할 수 있습니다.
*   **멤버 관리**: 채널에 합류할 사용자를 승인/거부하고, 멤버의 활동을 확인하며, 채널 규칙을 설정할 수 있습니다.
*   **통합 기능**: Discord는 채팅 외에도 **파일 공유, 음성/영상 통화, 스트리밍, 커뮤니티 이벤트 관리** 등 다양한 기능을 하나의 공간에서 통합적으로 이용할 수 있도록 합니다.
</think> 채널 기반 커뮤니케이션은 Discord의 핵심 가치 중 하나입니다. 사용자는 원하는 목적에 따라 **다양한 주제나 시간대를 가진 채널을 생성하고 관리**할 수 있으며, 이를 통해 정보 공유, 토론, 협업 등이 원활하게 이루어집니다. Discord는 
또한 채팅 외에 **실시간 및 비동기 음성/영상 통화**, **강력한 파일 공유 기능**, **커뮤니티 설문조사 및 투표 기능** 등을 통해 사용자 간의 연결과 소통을 더욱 풍부하게 지원합니다. 이러한 기능들은 Discord를 단순한 메시지 전달 도구를 넘어선
 **복합적인 온라인 커뮤니케이션 및 협업 공간**으로 자리매김하게 만듭니다.

<think> Discord의 주요 기능 상세 추론 3 (스트리밍 및 게임 중심 기능) 및 설명
사용자 요청에 따라 Discord가 **스트리밍 기능**과 **게임 서버 구축 도구**를 중심으로 제공하는 부분을 설명해야 합니다. 이는 Discord의 현대적인 기능 중 중요한 부분이며, 특히 게임 커뮤니티에 미치는 영향력을 보여줍니다.

**설명할 내용:**
*   **스트리밍 기능**: Discord는 **내장된 스트리밍 플레이어**를 제공하며, 사용자는 Twitch, YouTube Live, Facebook Live 등 외부 스트리머의 **스트리밍 방송**에 직접 참여하거나 자신의 **스트리밍을 게시**할 수 있습니다. 스트리밍 시 Discord는 자동으로 시청자 목록을 보여주고, 채팅 기능을 활성화합니다.
*   **게임 서버 구축 도구**: Discord는 **게임 서버를 구축하고 관리하는 데 필요한 강력한 도구**를 제공합니다. 클라우스토, 티어스토, 디스코스 등은 서버 생성, 채널 관리, 멤버 스케줄링, 이벤트 스케줄링, 서버 규칙 설정 등 서버 운영에 필수
적인 기능을 내장하고 있습니다. 또한, 스트리밍 기능과 연동하여 스트리머가 쉽게 시청자를 모을 수 있도록 지원합니다.
*   **게임 커뮤니티 기능 강화**: Discord는 게임 내 **온라인 토너먼트, 클럽, 스트리밍 이벤트** 등을 조직하고 관리하는 데 특화되어 있어, 게임 플레이어들의 커뮤니티 형성과 활성화에 크게 기여하고 있습니다.
</think> Discord는 원래 웹 기반의 멀티미디어 통신 도구였지만, 이제는 **스트리밍 및 게임 중심의 엔터테인먼트 플랫폼**으로도 자리매김했습니다.

*   **내장된 스트리밍 플레이어**: Discord는 **자체 개발한 스트리밍 플레이어**를 통해 사용자가 **Twitch, YouTube Live, Facebook Live 등 외부 스트리머의 스트리밍 방송**에 직접 참여하거나 자신의 **스트리밍을 게시**할 수 있습니다. 스트리
밍 시 Discord는 자동으로 시청자 목록을 보여주고, 채팅 기능을 활성화하여 시청자들과 실시간으로 소통할 수 있도록 돕습니다.
*   **게임 서버 구축 도구**: Discord는 **클라우스토, 티어스토, 디스코스 등 강력한 게임 서버 구축을 위한 전문 도구**를 제공합니다. 이러한 도구들은 서버 생성, 채널 관리, 멤버 스케줄링, 서버 규칙 설정, 스트리밍 기능 통합 등을 원활하게 지
원하여, 게임 커뮤니티의 효율적인 운영과 스트리머들이 방송을 쉽게 할 수 있도록 돕습니다. Discord는 또한 스트리머들이 쉽게 시청자를 모을 수 있도록 **이벤트 스케줄링, 설문조사, 투표 기능** 등을 내장하고 있습니다.

<think> 최종 답변 종합 및 검토
사용자에게 Discord의 전반적인 특징과 주요 기능을 요약하여 설명합니다. 설명된 내용이 사용자의 질문에 충분히 답변했는지, 그리고 Synapse-Model_A01의 답변 형식에 맞춰 조율되었는지 최종적으로 검토합니다.

**검토 내용:**
*   Discord의 기원과 진화 과정 명확히 설명.
*   웹/모바일 앱, 채널 기반 커뮤니케이션, 스트리밍, 게임 서버 등 핵심 기능 상세히 설명.
*   커뮤니티 및 멀티미디어 플레이어 기능 강조.
*   Synapse-Model_A01의 답변 형식에 맞춰 각 추론 과정을 통합하고 설명.
*   Discord가 제공하는 가치 및 특징을 명확히 제시.
</think> Discord는 단순한 메시지 전달 플랫폼을 넘어선, **복합적인 온라인 커뮤니케이션, 서버 관리, 엔터테인먼트, 게임 중심의 다방면 기능을 통합한 강력한 온라인 상호작용 공간**입니다. 이는 웹 및 모바일 앱을 통해 접근하고, 채널 기반의 효
율적인 커뮤니케이션, 강력한 서버 운영 도구, 다양한 멀티미디어 플레이어, 그리고 스트리밍 기능을 제공함으로써 사용자들에게 독특하고 편리한 경험을 제공합니다. Discord의 지속적인 발전은 게임 커뮤니티를 넘어 전 세계적인 온라인 커뮤니티 형
성과 활성화에 크게 기여하고 있습니다.
```

# **개발자의 잡담**

Synapse-Model 은 다중 추론능력을 극대화 하는 방향으로 제작되었습니다. 그러므로 간단한 작업에 다중 추론과정을 거쳐 작업효율이 떨어질 수 있습니다. 이때 에는 instruction 을 `아래 질문에 대해 적은 추론 과정을 거쳐 설명 또는 해결` 으로 설정해 주세요. 여담으로 Synapse-Model 1 은 아직 많은 작업을 하지 못 합니다. 일단 학습 데이터셋이 매우 적고, 학습환경도 좋지 못했거든요. 또한 개발에 필요한 기반지식과 학습 시간 전체를 따져 봤을 때 1주 도 넘지 못 했습니다. 그리고 개발자가 한명이니 매우 힘들죠. 그래도 첫 작품 치고는 잘 제작된 것 같습니다. 이 잡담 까지 끝 까지 들어주신 사용자분께 감사드립니다. 앞으로 발전하는 Synapse-Model Team 보여드리겠습니다.