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license: apache-2.0
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language:
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- ko
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base_model: Qwen/Qwen3-4B
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datasets:
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- tellang/yeji-fortune-telling-ko-v9
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tags:
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- fortune-telling
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- saju
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- bazi
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- tarot
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- horoscope
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- korean
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- fine-tuned
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- qwen3
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pipeline_tag: text-generation
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library_name: transformers
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# YEJI-4B-Instruct-v9
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한국어 운세/점술 도메인 특화 LLM. Qwen3-4B 기반 RSLoRA 파인튜닝 모델 (v9, 최종).
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## Model Description
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YEJI는 사주(四柱), 서양 점성술, 타로, 화투 4개 도메인에 특화된 한국어 LLM입니다.
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v1부터 v9까지 9회 반복 실험을 거쳐 최적화되었습니다.
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- **Base Model**: Qwen3-4B
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- **Fine-tuning**: RSLoRA (Rank-Stabilized LoRA)
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- **Training Data**: [yeji-fortune-telling-ko-v9](https://huggingface.co/datasets/tellang/yeji-fortune-telling-ko-v9) (31,625 samples)
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- **Domains**: 사주(Bazi) · 서양 점성술(Astrology) · 타로(Tarot) · 화투
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## Training Details
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| Parameter | Value |
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|-----------|-------|
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| Base Model | Qwen/Qwen3-4B |
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| Method | RSLoRA |
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| Dataset Size | 31,625 samples |
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| Domains | 4 (사주, 점성술, 타로, 화투) |
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| Language | Korean |
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| Framework | Unsloth + Transformers |
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### Version History
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| Version | Base | Method | Status |
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|---------|------|--------|--------|
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| v1 | Qwen3-8B | QDoRA | Deprecated |
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| v2 | Qwen3-8B | QLoRA | Deprecated |
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| v7 | Qwen3-8B | RSLoRA | Stable (8B) |
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| **v9** | **Qwen3-4B** | **RSLoRA** | **Latest (4B)** |
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## Usage
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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model_name = "tellang/yeji-4b-instruct-v9"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
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messages = [
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{"role": "system", "content": "당신은 전문 사주 상담사입니다."},
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{"role": "user", "content": "1997년 10월 24일생 사주 풀이를 부탁합니다."}
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]
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text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
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inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
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outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7)
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print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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```
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## Quantized Versions
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| Format | Model | Use Case |
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|--------|-------|----------|
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| **AWQ 4-bit** | [yeji-4b-instruct-v9-AWQ](https://huggingface.co/tellang/yeji-4b-instruct-v9-AWQ) | vLLM 서빙, GPU 추론 |
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| **MLX 4-bit** | [yeji-4b-instruct-v9-mlx-4bit](https://huggingface.co/tellang/yeji-4b-instruct-v9-mlx-4bit) | Apple Silicon |
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| **GGUF** | [yeji-4b-gguf](https://huggingface.co/tellang/yeji-4b-gguf) | llama.cpp, Ollama |
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## Limitations
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- 한국어 운세/점술 도메인에 특화되어 있어 일반 대화 성능은 베이스 모델 대비 저하될 수 있습니다.
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- 점술 결과는 엔터테인먼트 목적이며, 실제 의사결정에 사용해서는 안 됩니다.
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- 중국어 사주 용어가 포함된 학습 데이터 특성상, 일부 응답에 중국어가 혼합될 수 있습니다.
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## Citation
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```bibtex
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@misc{yeji-4b-instruct-v9,
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author = {tellang},
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title = {YEJI-4B-Instruct-v9: Korean Fortune-Telling Domain LLM},
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year = {2026},
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publisher = {Hugging Face},
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url = {https://huggingface.co/tellang/yeji-4b-instruct-v9}
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}
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```
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