naksyu/Lime-v72

Language: Korean

Size: 821 examples (약 2MB, JSONL)

Format: OpenAI Chat Format (messages list)

Target Task: Persona Alignment, Multi-turn Context Tracking, Reasoning, State Overwriting

1. 분리된 사고 과정 (Internal Reasoning vs Visible Output)

모델이 즉각적으로 답을 뱉지 않고, 내부적으로 판단을 거친 뒤 정제된 답변만 출력하도록 학습시킵니다.

/think ~ </think> : 사용자의 의도를 파악하고 현재 상태를 점검하는 내부 사고 영역.

<|lime_think_more|> ~ <|lime_end_think|> : 대화가 길어지거나 복잡한 요청일 경우, 스스로 제약 조건(예: 명사구 누락 금지)을 한 번 더 점검하는 추가 사고 영역.

<|lime_final|> : 최종적으로 사용자에게 노출되는 정제된 답변 영역.

2. 가상 기억 및 상태 추적 (State Tracking & Overwriting)

사용자가 긴 대화 속에서 특정 정보를 업데이트할 때, 과거의 정보(직전 값)와 가장 최신의 정보(수정 값)를 정확하게 분리하고 추적하는 훈련을 반복합니다.

예: "처음 자전거는 파란색, 직전은 검은색, 지금은 은색 자전거야."

⚠️ Known Limitations (사용 시 주의사항 및 한계)

특정 연결어의 과적합(Overfitting) 가능성:

    데이터셋 내에 <|lime_final|> 태그 직후 "일단 지금 기준선부터 짧게 붙여둘게." 와 같은 특정 전환 문구가 다수 포함되어 있습니다. 모델이 이 패턴에 과적합될 경우, 문맥과 무관하게 해당 문장을 반복 출력할 수 있습니다.

UI/UX 파싱 필요:

    모델이 생성하는 /think, <|lime_think_more|> 등의 태그는 프론트엔드 환경에서 사용자에게 보이지 않도록 정규식(Regex)이나 파서(Parser)를 통한 숨김(Hide) 처리가 필수적입니다.

생성 방식 (Synthetic Generation):

    본 데이터셋의 일관된 품질과 포맷팅을 유지하기 위해, 인간의 프롬프트 엔지니어링을 바탕으로 강력한 LLM(대형 언어 모델)을 활용해 생성(Distillation)된 합성 데이터가 포함되어 있습니다.