--- base_model: skt/A.X-3.1-Light library_name: transformers language: - ko license: other tags: - lora-merged - korean - k-ai-leaderboard --- # AX-3.1-Light-sft_v0_21 (동전) `skt/A.X-3.1-Light`를 기반으로, sft_v0_2와 **동일한 학습 데이터**(AI Hub 71857/71874/71610/ 569/71949, 5,801 examples)를 사용하되 **정답 출력 형식만 "정답 우선 + 근거 한 문장 이내"로 교정**해 LoRA 파인튜닝 후 병합한 모델입니다. - **베이스 모델**: `skt/A.X-3.1-Light` - **AI Hub 데이터 활용**: 예 (sft_v0_2와 동일) - `71857` 국어 교과 지문형 문제 데이터 (CLIcK 축) - `71874` 전문 의학지식 데이터 (KMMLU 축) - `71610` 금융, 법률 문서 기계독해 데이터 (HLE 축) - `569` 행정 문서 대상 기계독해 데이터 (MuSR 축) - `71949` 인과관계 기반 추론 데이터(업사이클링) (Com2-main 축) - **주요 학습 방법**: sft_v0_2를 실제 K-AI 리더보드에 제출한 결과 CLIcK 축만 유의미하게 하락(-0.166)한 원인을 분석한 결과, "정답을 설명 뒤에 붙이는" 출력 습관이 근본 원인으로 확인됨(토큰 예산과 무관하게 고정된 습관, 프롬프트 지시만으로는 교정 불가). 이를 근거로 학습 데이터의 target을 `"<해설>\n정답: X"` → `"정답: X (근거: 한 문장 이내)"`로 재작성하고, LoRA SFT 재학습(r=16, alpha=32, **lr 5e-5, 1 epoch**, sft_v0_2 대비 더 보수적인 학습 강도). - **모델의 목적**: 출력 형식(정답 우선 순서) 교정을 통한 5개 벤치마크 축 전반의 안정성 개선. 콘텐츠(지식/추론) 자체는 sft_v0_2와 학습 데이터가 동일하므로 변경하지 않음. - **구조 변경**: 없음 (LoRA adapter를 base model에 병합한 표준 A.X-3.1-Light 아키텍처, 별도 custom code 없음) ## 로컬 공개 벤치마크 결과 (참고용, K-AI 공식 점수 아님) KMMLU-Pro / CLIcK / HLE / SNU Ko-MuSR / Com2-main / Original MuSR 원본 공개 데이터셋 총 11,323문항 기준, base 대비 (Parsed accuracy): | Benchmark | Base | sft_v0_2 | **sft_v0_21(본 모델)** | |---|---:|---:|---:| | KMMLU-Pro | 40.40% | 28.10% | **40.89%** | | CLIcK | 65.61% | 38.45% | **64.31%** | | HLE | 4.41% | 2.78% | 4.25% | | SNU Ko-MuSR | 49.47% | 27.20% | **58.13%** | | Com2-main | 50.72% | 42.04% | **51.52%** | | Original MuSR(참고) | 55.29% | 35.71% | **56.61%** | | **전체 평균** | **41.84%** | **28.76%** | **42.54%** | 형식(strict) 오류율은 sft_v0_2에서 축별 12~93%였던 것이 본 모델에서는 전 축 0~0.3%로 사실상 해소됨. > sft_v0_2는 K-AI 리더보드에 이미 실제 제출되어 CLIcK 축(-0.166)만 유의미하게 하락한 > 것으로 확인된 바 있고(base 공식 평균 0.423 → sft_v0_2 0.398), 본 모델은 그 원인을 > 진단해 교정한 후속 버전임. HF 리포지토리명 및 파일 구조는 `AX-3.1-Light-sft_answer_first_v1` > 실험명을 유지하되, 제출용 버전 표기는 `v0.2.1-answer-first`(sft_v0_21)를 사용함. ## 사용 데이터셋 명시 AI Hub: 71857/71874/71610/569/71949의 validation label 중 최종 proxy 벤치마크로 표본 추출되지 않은 문서-안전(document-safe) 잔여분만 학습에 사용함 (sft_v0_2와 동일 데이터, 출력 형식만 재작성).