File size: 14,458 Bytes
1ab97b8 e69293e 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 2a2367c 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 7b18ac7 1ab97b8 ff0b316 1ab97b8 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 |
---
license: llama3
tags:
- bccard
---
**Llama-3.1-Kor-BCCard-Finance-8B** is a Korean financial knowledge model based on Meta-Llama-3.1 8B.
- Dataset [BCCard/BCCard-Finance-Kor-QnA](https://huggingface.co/datasets/BCCard/BCCard-Finance-Kor-QnA)
BC Card, which is the largest credit card company in Korea, is a question/answer model learned using Korean financial datasets.
# How to Use
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer, pipeline
BASE_MODEL = "BCCard/Llama-3.1-Kor-BCCard-Finance-8B"
llm = LLM(model=BASE_MODEL)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = 'right'
instruction = 'λΉμ¨μΉ΄λ μ°μ²΄μ λν λ¬Έμλ₯Ό νλ €κ³ ν©λλ€. μ°μ²΄ μ΄μλ₯Ό μλ €μ£Όκ³ , μ°μ²΄κ° λλ©΄ μ΄λ»κ² λΌ?'
messages = [
{
"role": "system",
"content": "λΉμ μ νλ₯ν AI λΉμμ
λλ€. λ΅λ³μ λ¨λ΅μμ΄ μλλΌ μμΈνκ² μμ±ν΄μ€. You are a great AI assistant. Do suggest a detail paragraph not a short sentence."
},
{
"role": "user",
"content": instruction
},
]
prompt_message = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True,
)
eos_token_id = [tokenizer.eos_token_id, tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")]
outputs = llm.generate(prompt_message, SamplingParams(stop_token_ids=eos_token_id, temperature=0.3, top_p=0.8,max_tokens=4096))
for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(generated_text)
```
# Generated Text
```
μΉ΄λ μ¬μ© κΈ°κ° λμ μ°μ²΄λ‘ μΉ΄λμ¬μ μ°μ²΄λ£κ° λΆκ³Όλ©λλ€. μ°μ²΄ κΈ°κ° λμ μ΄ μν κΈμ‘μ μΉ΄λμ¬λ§λ€ λ€λ₯΄λ©°, λ³΄ν΅ μμλ£λ μ΄μμ¨μ΄ λμμ§λλ€. μ°μ²΄κ° λ°μνλ©΄ μ μ© μ μμ λΆμ μ μΈ μν₯μ λ―ΈμΉκ³ , μ°μ²΄κ° λ°μνκΈ° μ¬μ΄ κ²½μ° μ μ© μ μ νλ½μ λλΉν ν° λ¬Έμ κ° λ°μν μ μμ΅λλ€.
```
-------
# Q&A
<div style="font-size:0.95rem">
**Q. λΉμ¨μΉ΄λμ λν΄μ μλ €μ€**<br>
A. λΉμ¨μΉ΄λλ λνλ―Όκ΅μμ κ°μ₯ ν° μ μ©μΉ΄λ λ° κ²°μ μ²λ¦¬ νμ¬ μ€ νλμ
λλ€. 1982λ
μ μ€λ¦½λμμΌλ©°, μ£Όμ μνλ€μ΄ μΆμνμ¬ μ€λ¦½λμμ΅λλ€. λΉμ¨μΉ΄λλ λ€μν μ μ©μΉ΄λμ 체ν¬μΉ΄λλ₯Ό λ°κΈνλ©°, NFC κ²°μ μλΉμ€λ₯Ό ν΅ν΄ μ€λ§νΈν°μ μ΄μ©ν κ°νΈ κ²°μ λ₯Ό μ 곡ν©λλ€. λν, λͺ¨λ°μΌ μ±μ ν΅ν΄ μΉ΄λ μ¬μ© λ΄μ μ‘°ν λ° ν¬μΈνΈ μ 립 κ΄λ¦¬κ° κ°λ₯ν©λλ€.
**Q. λΉμ¨μΉ΄λ λνμ΄μ¬μ λν΄μ μλ €μ€** <br>
A. λΉμ¨μΉ΄λμ λνμ΄μ¬λ μ΅μμμ
λλ€. κ·Έλ λΉμ¨μΉ΄λμ κ²½μμ μ΄λκ³ μμΌλ©°, κ³ κ°λ€μκ² μ΅κ³ μμ€μ κΈμ΅ μλΉμ€λ₯Ό μ 곡νκΈ° μν΄ λ
Έλ ₯νκ³ μμ΅λλ€.
**Q. νμ΄λΆ λ¨Έλμ λν μ€λͺ
ν΄μ£ΌμΈμ.** <br>
A. νμ΄λΆ λ¨Έλλ νμ΄λΆ μ±μμ μ¬μ©λλ μ μμ κ°μΉννλ‘, μ 립 λ° μ¬μ©μ΄ κ°λ₯ν©λλ€. μ£Όμ μ 립 λ°©λ²μΌλ‘λ κ²°μ κΈμ‘μ μΌμ λΉμ¨(μ: 1%) μ 립, μ ν΄ κ°λ§Ήμ μμμ μΆκ° μ 립 λ±μ΄ μμΌλ©°, μ΄λ²€νΈ μ°Έμ¬λ₯Ό ν΅ν΄ μΆκ° μ 립λ κ°λ₯ν©λλ€. νμ΄λΆ λ¨Έλλ μΌλΆ μν ꡬ맀λ ν μΈ ννμΌλ‘λ μ¬μ©ν μ μμ΅λλ€.
**Q. μΉ΄λ μ°μ²΄νλ©΄ μ΄λ»κ² λΌ? λ μ κ°κ³ μΆμ΄. μ κ°μμΌ νλμ§ μμΈν λ§ν΄λ΄.** <br>
A. μΉ΄λ μ°μ²΄ μμλ μ°μ²΄λ£κ° λΆκ³Όλλ©°, μ μ©λ±κΈμ΄ νλ½ν μ μμ΅λλ€. λν, κΈμ΅κΈ°κ΄μ λ°λΌ μ±κΆ λ³μ μꡬμλ₯Ό λ°μ‘λ°μ μ μμΌλ©°, μ±λ¬΄ λΆμ΄ν μ λ²μ μ‘°μΉκ° μ·¨ν΄μ§ μ μμ΅λλ€. μ΄ κ²½μ° λ²μμμ μ±λ¬΄μμ μμ° μλ₯ λ±μ μ²λΆ μ μ°¨κ° μ§νλ μ μμΌλ―λ‘, μ°μ²΄ λ°μ μ¦μ μν κ³νμ μ¬μ‘°μ νκ³ μΉ΄λμ¬μμ νμλ₯Ό ν΅ν΄ λ¬Έμ λ₯Ό ν΄κ²°νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€.
**Q. μΉ΄λ ν λΆλ₯Ό νλλ° κ²°μ ν κ°λ§Ήμ μ΄ λ§νμ΄. 보μ λ°μ μ μμ΄?** <br>
A. ν λΆ κ²°μ μμλ λμΌν λ³΄μ¦ μ‘°κ±΄μ΄ μ μ©λ©λλ€. λ§μ½ κ°λ§Ήμ μ΄ νμ°νκ±°λ ν΄μ²΄νλ€λ©΄, μΉ΄λμ¬λ ν΄λΉ κΈμ‘μ 보μν΄μ€λλ€. μ΄ κ²½μ°, μΉ΄λμ¬μ ν΄μ§ μ¬μ€μ μλ¦¬κ³ κ΄λ ¨ μ¦λΉ μλ₯λ₯Ό μ μΆν΄μΌ ν©λλ€.
**Q. μΌμ΄λ±
ν¬μ λν΄μ μλ €μ€** <br>
A.μΌμ΄λ±
ν¬λ λνλ―Όκ΅μ λνμ μΈ μΈν°λ· μ λ¬Έ μνμ
λλ€. 2018λ
μ μ€λ¦½λ ν, μ μ©μΉ΄λ, 체ν¬μΉ΄λ λ°κΈ μΈμλ λͺ¨λ°μΌ λ±
νΉ μλΉμ€λ₯Ό ν΅ν΄ λ€μν κΈμ΅ μνμ μ 곡νκ³ μμ΅λλ€. νΉν κ°νΈν λμΆ μ μ²κ³Ό λμ κΈλ¦¬λ₯Ό μ 곡νμ¬ λ§μ κ³ κ°λ€μκ² μΈκΈ°λ₯Ό λκ³ μμ΅λλ€.
**Q. IBKκΈ°μ
μνμ λν΄μ μλ €μ€** <br>
A. IBKκΈ°μ
μνμ λνλ―Όκ΅μμ κ°μ₯ ν° κΈμ΅κΈ°κ΄ μ€ νλμ
λλ€. μ΄ μνμ 1961λ
μ μ€λ¦½λμμΌλ©°, κΈ°μ
κ³Ό μλΉμ λͺ¨λμκ² λ€μν κΈμ΅ μλΉμ€λ₯Ό μ 곡ν©λλ€. μ£Όμ μλΉμ€λ‘λ λμΆ, μκΈ, ν¬μ μλ¬Έ λ±μ΄ μμΌλ©°, νΉν μ€μκΈ°μ
μ μν κΈμ΅ μ§μ νλ‘κ·Έλ¨μ΄ λ§€μ° νλ°ν©λλ€.
**Q. IBKκΈ°μ
μνμ μ£Όμ κΈμ΅μνμ λν΄μ μ€λͺ
** <br>
A. IBKκΈ°μ
μνμ μ£Όμ κΈμ΅μνμλ λ€μν λμΆ μν, ν¬μ μν, μΈν κ±°λ μλΉμ€ λ±μ΄ ν¬ν¨λ©λλ€. μ€μκΈ°μ
κ³Ό μμ곡μΈμ μν λ§μΆ€ν λμΆ μνμ μ 곡νλ©°, κΈ°μ
μ μκΈ μ‘°λ¬μ μ§μν©λλ€. λν, μ£Όμ κ±°λ, μ±κΆ ν¬μ λ±μ κΈμ΅μνμ ν΅ν΄ κ³ κ°μ μμ° μ¦μμ λμ΅λλ€. μΈν κ±°λ μλΉμ€λ₯Ό ν΅ν΄ κΈλ‘λ² μμ₯μμμ μ μ°μ±μ λμΌ μ μμ΅λλ€.
**Q. μ°μ²΄κ΅μ λν΄μ μλ €μ€** <br>
A. μ°μ²΄κ΅μ μ λΆκ° μ΄μνλ 곡곡기κ΄μΌλ‘, μ°νΈ μλΉμ€λ₯Ό μ 곡νλ μ£Όμ μν μ ν©λλ€. λν μκΈ, μ κΈ, 보ν λ± λ€μν κΈμ΅ μνμ ν맀νλ©°, μ‘κΈ μλΉμ€λ μ 곡ν©λλ€. μ°μ²΄κ΅μμλ λ€μν ν¬μΈνΈ μ 립 λ° ν μΈ ννμ΄ μλ μνλ€μ ν맀νκ³ μμ΅λλ€.
**Q. ν΄μΈμ¬νμ κ°λλ° ννμ΄ μ’μ μΉ΄λ μΆμ²ν΄μ€** <br>
A. ν΄μΈμ¬νμ μμ£Ό κ°μ λ€λ©΄ BC λ°λ‘ μμ΄ νλ¬μ€ μμμλ μΉ΄λλ₯Ό μΆμ²λ립λλ€. μ΄ μΉ΄λλ ν΄μΈκ²Έμ©μΌλ‘ MasterCardλ₯Ό λ°κΈλ°μ μ μμΌλ©°, ν΄μΈμμ μ¬μ© μ 1% κΈ°λ³Έ λ§μΌλ¦¬μ§ μΈμ 1.2% μΆκ° λ§μΌλ¦¬μ§λ₯Ό μ 립ν΄μ€λλ€. μ°νλΉλ 19,000μμ΄λ©°, μ μ μ€μ μμ΄λ ννμ λ°μ μ μμ΄ λΆλ΄ μμ΄ λ§μ ννμ λ릴 μ μμ΅λλ€.
**Q. KT ν΅μ μκΈμ μ 리ν ννμ΄ μ’μ μΉ΄λ μΆμ²ν΄μ€** <br>
A. KT Super ν λΆμΉ΄λλ μ μ μ€μ 30λ§μ μ΄μ μ μ΅λ 24,000μκΉμ§ ν΅μ μκΈ ν μΈμ λ°μ μ μμ΅λλ€. μ΄ μΉ΄λμ μ₯μ μ KT λ¨λ§κΈ° λμ¬ λ° μ²κ΅¬ν μΈ ννμ΄ ν¬ν¨λμ΄ μμ΄, KT μ¬μ©μμκ² λ§€μ° μ 리ν©λλ€.
**Q. μΌμ΄λ±
ν¬μμ λμΆμ λ°κ³ μΆμλ°, μΉ΄λλ‘ 300λ§μμ λ°μμ΄, λμΆμ λ―ΈμΉλ μν₯μ λν΄μ μλ €μ€** <br>
A. μΌμ΄λ±
ν¬ μΉ΄λλ‘ 300λ§μμ λ€λ₯Έ κΈμ΅κΈ°κ΄μ λμΆμ ν©μ°νμ¬ κ³μ°ν©λλ€. μλ₯Ό λ€μ΄, μ μ©λμΆ 200λ§μμ μΆκ°νλ©΄ μ΄ λμΆ νλκ° μ΄κ³Όλ μ μμΌλ©°, μ μ©λ±κΈμ΄ νλ½ν κ°λ₯μ±μ΄ ν½λλ€. λ°λΌμ μΌμ΄λ±
ν¬ μΉ΄λλ‘ μΈμ λ€λ₯Έ κΈμ΅κΈ°κ΄μμ λμΆμ λ°λλ€λ©΄, μ΄ μΉ΄λλ‘ κΈμ‘λ ν¬ν¨λμ΄ κ³μ°λλ μ°Έκ³ ν΄μ£ΌμΈμ.
-------
**Q. K-ν¨μ€ μΉ΄λμ λν΄μ μμΈν μλ €μ€** <br>
A. **K-ν¨μ€ μΉ΄λλ 무μμΈκ°μ?**
K-ν¨μ€ μΉ΄λλ λμ€κ΅ν΅ μ΄μ©μ μ΄μ§νκΈ° μν΄ μ€λ¦½λ μΉ΄λλ‘, νλΆκ΅μ°¨μ λ¨λ§κΈ°λ₯Ό μ΄μ©ν λ κ²°μ ν λ ν μΈ ννμ μ 곡ν©λλ€. μ΄ μΉ΄λλ λ§ 19μΈ μ΄μμ μ±μΈλ€μ΄ λ°κΈλ°μ μ μμΌλ©°, μ μ μ€μ μ΄ 30λ§μ μ΄μμ΄μ΄μΌ ν©λλ€.
**K-ν¨μ€ μΉ΄λμ μ£Όμ ννμ 무μμΈκ°μ?**
1. **νλΆκ΅μ°¨μ λ¨λ§κΈ° ν μΈ**: νλΆκ΅μ°¨μ λ¨λ§κΈ°λ₯Ό μ΄μ©ν κ²½μ° λ§€μ μ΅λ 3μ²μκΉμ§ ν μΈμ λ°μ μ μμ΅λλ€.
2. **λμ€κ΅ν΅ ν΅ν© νλ**: μ μ μ€μ μ λ°λΌ μ ν΅ν© ν μΈ νλκ° μ€μ λ©λλ€.
- μ€μ 30λ§μ μ΄μ: μ΅λ 4μ²μ
- μ€μ 70λ§μ μ΄μ: μ΅λ 6μ²μ
3. **νΈμμ λ° μ¨λΌμΈ μΌν ν μΈ**: νΈμμ μμ ꡬ맀 μ μ΅λ 5% ν μΈμ΄ κ°λ₯νλ©°, μ¨λΌμΈ μΌν μ μ΅λ μ²κ΅¬κΈμ‘μ 5% ν μΈμ΄ μ μ©λ©λλ€.
**κΈ°ν μ μ©ν μ 보λ 무μμΈκ°μ?**
1. **μ°νλΉ:** κ΅λ΄ μ μ© μ°νλΉλ μ½ λ§ μμ΄λ©°, ν΄μΈ κ²Έμ© μ°νλΉλ μ½ λ§ μμ
λλ€.
2. **κ°μ‘±μΉ΄λ λ°κΈ:** κ°μ‘±μΉ΄λλ₯Ό μ μ²ν μ μμΌλ©°, λμΌν ννμ΄ μ μ©λ©λλ€.
3. **νκΈμλΉμ€μ κ΄λ ¨λ μ¬ν:** νκΈμλΉμ€λ₯Ό ν΅ν΄ λμΆ κΈμ‘μ λν΄μ λ³λμ μμλ£μ μ΄μκ° λΆκ³Όλ μ μμ΅λλ€.
μ΄λ¬ν ννλ€κ³Ό 쑰건λ€μ κ³ λ €νμ¬ K-ν¨μ€ μΉ΄λλ₯Ό νμ©νλ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€!
-------
**Q. νκΈ 500λ§μ νλλ‘ ν¬μνμ¬μ 3λ
μμ λΉ λ₯΄κ² 1μ²λ§μμΌλ‘ λ§λλ ꡬ체μ μΈ μμΉμ λ°©λ²μ μ μ** <br>
A.
1. **ν¬μ κΈμ‘:** 500λ§μ
2. **ν¬μ κΈ°κ°:** 3λ
3. **μμ μμ΅λ₯ :** μ° 20%
4. **μμ μ΄μ΅:** 500λ§μ x μ° 20% = μ½ 100λ§μ/λ
Γ 3λ
= μ½ 300λ§μ
**ꡬ체μ μΈ λ°©λ²:**
- λ§€λ¬ μκΈμΌμ κ°κ°μ μνμ κ°κ°μ κΈμ‘μ ν¬μνμ¬ λΆμ° ν¬μλ₯Ό ν©λλ€.
- A μν: 맀μ μ΅λ νλμΈ λ§μμ© μ΄μ‘μ΄ λ°±λ§ μμΈ KODEX CD/μΊνΌν ETF(ν΄λΉμΌ κΈ°μ€) λ±μΌλ‘ ν¬μν©λλ€.
- B μν: 맀μ μ΅λ νλμΈ λ§μμ© μ΄μ‘μ΄ λ°±λ§ μμΈ KODEX TDF2030(ACTIVELY MANAGED)(ν΄λΉμΌ κΈ°μ€) λ±μΌλ‘ ν¬μν©λλ€.
- C μν: 맀μ μ΅λ νλμΈ λ§μμ© μ΄μ‘μ΄ λ°±λ§ μμΈ KODEX MSCI WORLD DR ETF(ν΄λΉμΌ κΈ°μ€) λ±μΌλ‘ ν¬μν©λλ€.
λ°λΌμ, μμ κ°μ λ°©λ²μ ν΅ν΄ μμ μ΄μ΅μ μ½ μ²λ§μμ μ΄λ₯Ό μ μμ΅λλ€.
**Q. μ° μ΄μ¨ 4.5%μ μ κΈμ΄ μλλ° λ§€λ¬ 15λ§μμ© λ©μνλ©΄ 12κ°μκ° μ΄ μ΄μ μμ΅μ?** <br>
A. μ κΈμ λ§€λ¬ μΌμ κΈμ‘μ μ μΆνμ¬ λ§κΈ° μ μκΈκ³Ό ν¨κ» μ΄μλ₯Ό λ°λ μνμ
λλ€. μ° μ΄μ¨ 4.5%λ‘ κ³μ°ν κ²½μ°, λ§€λ¬ 15λ§μμ© 12κ°μ λμ λ©μ
νλ©΄ λ€μκ³Ό κ°μ΅λλ€:
- μ΄ λ©μ
μ‘: \( 15 \times 12 = 180 \)λ§μ
- μ΄μ κ³μ°μ: μκΈ Γ μ΄μ¨ Γ κΈ°κ°
- \( 180 \)λ§μ Γ \( \frac{4.5}{12} \) Γ 1λ
= \( 90,000 \)μ
λ°λΌμ, μ΄ μ΄μ μμ΅μ μ½99λ§μμ
λλ€.
**Q. 40λ μ΄νλΆν°, 50λ, 60λλ³λ‘ 건κ°νκ² μ΄λ €λ©΄?** <br>
A. 40λ μ΄νλΆν° 50λ, 60λ μ΄μμ 건κ°ν μΆμ μ μ§νκΈ° μν΄μλ μ κΈ°μ μΈ κ±΄κ° κ²μ§κ³Ό 체λ ₯ λ¨λ ¨μ΄ μ€μν©λλ€. νΉν, λ§μ± μ§ν μλ°©κ³Ό μ¬νκ΄ κ±΄κ° κ΄λ¦¬κ° νμν©λλ€.
- **μ κΈ°μ μΈ κ±΄κ° κ²μ§:** 맀λ
λλ μ κΈ°μ μΌλ‘ 체κ³μ μΈ κ±΄κ° κ²μ§μ λ°λ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μ΄λ λ§μ± μ§νμ μ‘°κΈ°μ λ°κ²¬κ³Ό μλ°©μ λμμ΄ λ©λλ€.
- **체λ ₯ λ¨λ ¨:** μ΄λμ λ€μν μ°λ ΉμΈ΅μκ² μ€μν μμμ
λλ€. 40λ μ΄νλ‘λ μ μ°μ±μ μ μ§νκ³ μ¬νκ΄ κ±΄κ°μ μ±κΈ°λ μ΄λμ΄ μ€μνλ©°, 50λ μ΄μμ μ μ°¨μ κ°λ κ°μμ μμ μ±μ μ€μνλ μ΄λ νλ‘κ·Έλ¨μ΄ νμν©λλ€.
- **건κ°ν μμ΅κ΄:** κ· ν μ‘ν μλ¨μ νμ μ€μνλ°, νΉν μ΄ λμ΄λμ λ§μ± μ§ν μλ°©μ ν° λμμ΄ λ©λλ€. μ μ ν μ±μμ κ³ΌμΌ, κ·Έλ¦¬κ³ μ μ§λ°© μν μ€μ¬μΌλ‘ μμ¬λ₯Ό νλ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€.
- **μ€νΈλ μ€ κ΄λ¦¬:** μ€νΈλ μ€ κ΄λ¦¬ μμ μ€μν μμμ
λλ€. λͺ
μμ΄λ νΈν‘ νλ ¨ λ± μ€νΈλ μ€λ₯Ό μ€μ΄λ λ°©λ²μ κΎΈμ€ν μ€μ²νλ κ²μ΄ μ’μ΅λλ€.
μλ₯Ό λ€μ΄:
- μκ° ν λ²μ© λ³μμμ μ κΈ°μ μΈ μ²΄ν¬μ
μ λ°κ³ νμν μΉλ£λ μ‘°μΈμ λ°μκ°λ κ²λ μ€μν©λλ€.
- μ£ΌλΉ μ΅μ ν μκ° μ λμ κ·μΉμ μΈ μ΄λμ΄λ μ μ°μλ₯Ό ν΅ν΄ 체λ ₯μ μ μ§νκ³ κ°μ ν μ μμ΅λλ€.
- μΌμ£ΌμΌμ λͺ λ² μ λλ μ μ ν μ±μλ₯Ό λ§μ΄ μμ·¨νκ³ κ°μμ λμ ν΄ κ³ΌμΌμ΄λ 견과λ₯λ₯Ό λ¨Ήμ΄μ£Όλ μ΅κ΄μ΄ μ’μ΅λλ€.
λ°λΌμ λͺ¨λ μ°λ ΉμΈ΅μμ λμΌνκ² μ μ©λλ κΈ°λ³Έ μμΉμΈ μ κΈ°μ μ΄κ³ κ· ν μ‘ν μν μ΅κ΄μ΄ 건κ°νκ² μ΄λ €λ©΄ νμμ μ
λλ€ .
----------
**Q. μ€λμ 무μμ μν΄ μ΄μμΌ ν©λκΉλ₯Ό μμ΄λ‘** <br>
A. Today is to live for what.
**Q. 건κ°νκ² μ΄κΈ° μν΄μλ κ· ν μ‘ν μλ¨μ μ μ§νκ³ , κ·μΉμ μΈ μ΄λμ νλ κ²μ΄ μ€μν©λλ€. μΆ©λΆν μλ©΄μ μ·¨νκ³ , μ€νΈλ μ€λ₯Ό κ΄λ¦¬νλ κ²λ 건κ°μ ν° μν₯μ λ―ΈμΉ©λλ€. μ κΈ°μ μΈ κ±΄κ° κ²μ§μ ν΅ν΄ μ§λ³μ μ‘°κΈ°μ λ°κ²¬νκ³ , κ΄λ¦¬νλ κ²λ μ€μν©λλ€. μ΄κ²μ μμ΄λ‘ λ²μ** <br>
A. Maintaining a balanced diet, regular exercise, sufficient sleep, stress management and regular health check-ups are all crucial for maintaining good health.
**Q. λ€μμ λ¬Έμ₯λ€μ μμ΄λ‘ λ²μν΄μ€. μΉ΄λ μ°μ²΄λ κΈμ΅ κ±°λμ ν° λΆμ΄μ΅μ μ΄λν μ μμ΅λλ€. μ°μ²΄κ° λ°μνλ©΄ μ μ©λ±κΈμ΄ ν¬κ² νλ½νκ² λλ©°, μ΄λ μ΄ν λμΆ μ μ² μ κ±°μ λΉνκ±°λ λΆλ¦¬ν 쑰건μ λ°λ κ²°κ³Όλ₯Ό μ΄λν μ μμ΅λλ€. λν, μΉ΄λμ¬λ‘λΆν° κ³ κΈλ¦¬ λμΆμ΄λ κΈ°ν λΆμ±μ μ μμ λ°μ κ°λ₯μ±μ΄ λμ΅λλ€.** <br>
A. Card payment delay can lead to significant financial disadvantage. If a delay occurs, the credit rating will drop significantly, which may result in loan applications being rejected or receiving unfavorable terms. Additionally, it is likely that high-interest loans or other debt offers from the card issuer will be received.
</div>
## Correspondence to
- Taeyoung Lee ([email protected])
## License
The use of this model is governed by the [META LLAMA 3 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT](https://llama.meta.com/llama3/license/)
## Citation
If you use this model in your research, please cite it as follows:
```bibtex
@misc{alpha-instruct,
author = {BCCard},
title = {BCCard Korean Financial Knowledge Model},
year = {2024},
publisher = {Hugging Face},
journal = {Hugging Face repository},
url = {https://huggingface.co/BCCard/Llama-3.1-Kor-BCCard-Finance-8B},
}
|