Model Card for Model ID
<2025 예술적인 소프트웨어> 대화 생성형 파인튜닝 모델입니다.
This model was fine-tuned for generative dialogue tasks as part of the 2025 Artistic Software project.
Model Details
Model Description
상황 가정
진료 시간 변경 요청1 : “당신의 이름은 홍길동 이고, 전화번호는 010-1234-5678입니다. 오늘인 2025.07.01 화요일 오전 11시에 경희 내과에 예약이 되어 있습니다. 그런데 갑자기 일정이 생겨 시간이 어렵게 되었습니다. 병원에 전화해 진료 시간을 오후로 변경 가능한지 요청해보세요.”
위 상황을 조건으로한 사용자, 병원 간의 대화 스크립트를 생성하였고, prompt/completion 형태로 재구성하여 학습 데이터로 사용하였습니다.
실제 예시는 다음과 같습니다.
학습 데이터 예시(.csv)
사용자: 안녕하세요. 오늘 경희내과에 예약이 되어 있는데요, 시간이 좀 어려워서 변경 문의드리려고요.
→ 병원: 네, 안녕하세요. 확인 도와드릴게요. 성함이 어떻게 되실까요?
사용자: 홍길동입니다. 오늘 오전에 예약돼 있었어요.
→ 병원: 잠시만요. 확인되었습니다. 오늘 오전 10시 30분, 내과 진료로 예약되어 있으시네요. 변경 원하시는 시간대 있으신가요?
사용자: 오후 시간대로 바꾸고 싶은데요, 가능한 시간 알려주실 수 있을까요?
→ 병원: 네, 오후에는 2시 20분, 3시 10분, 그리고 4시가 비어 있습니다. 어떤 시간으로 변경해드릴까요?
사용자: 3시 10분으로 부탁드릴게요.
→ 병원: 네, 3시 10분으로 변경해드렸습니다. 진료 10분 전까지 도착 부탁드립니다.
사용자: 감사합니다.
→ 병원: 네, 조심히 오세요. 좋은 하루 보내세요.
Example Scenario
Resheduling a Medical Appointment 1 : You are a user named Hong Gil-dong with a phone number 010-1234-5678. You have an appointment scheduled at Kyunghee Internal Medicine on Tuesday, July 1, 2025, at 11:00 AM. However, due to a sudden change in plans, you need to call the clinic and ask if it is possible to reschedule the appointment to the afternoon.
Based on this context, a dialogue script between the user and the clinic receptionist was generated.
It was then reformatted into a prompt/completion structure and used as part of the training dataset.
Sample Dialogue(.csv)
User: 안녕하세요. 오늘 경희내과에 예약이 되어 있는데요, 시간이 좀 어려워서 변경 문의드리려고요.
→ Clinic: 네, 안녕하세요. 확인 도와드릴게요. 성함이 어떻게 되실까요?
User: 홍길동입니다. 오늘 오전에 예약돼 있었어요.
→ Clinic: 잠시만요. 확인되었습니다. 오늘 오전 10시 30분, 내과 진료로 예약되어 있으시네요. 변경 원하시는 시간대 있으신가요?
User: 오후 시간대로 바꾸고 싶은데요, 가능한 시간 알려주실 수 있을까요?
→ Clinic: 네, 오후에는 2시 20분, 3시 10분, 그리고 4시가 비어 있습니다. 어떤 시간으로 변경해드릴까요?
User: 3시 10분으로 부탁드릴게요.
→ Clinic: 네, 3시 10분으로 변경해드렸습니다. 진료 10분 전까지 도착 부탁드립니다.
User: 감사합니다.
→ Clinic: 네, 조심히 오세요. 좋은 하루 보내세요.
This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
- Developed by: [More Information Needed]
- Funded by [optional]: [More Information Needed]
- Shared by [optional]: [More Information Needed]
- Model type: [More Information Needed]
- Language(s) (NLP): [More Information Needed]
- License: [More Information Needed]
- Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]
Model Sources [optional]
- Repository: [More Information Needed]
- Paper [optional]: [More Information Needed]
- Demo [optional]: [More Information Needed]
Uses
Direct Use
[More Information Needed]
Downstream Use [optional]
[More Information Needed]
Out-of-Scope Use
[More Information Needed]
Bias, Risks, and Limitations
[More Information Needed]
Recommendations
Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
How to Get Started with the Model
Use the code below to get started with the model.
[More Information Needed]
Training Details
Training Data
[More Information Needed]
Training Procedure
Preprocessing [optional]
[More Information Needed]
Training Hyperparameters
- Training regime: [More Information Needed]
Speeds, Sizes, Times [optional]
[More Information Needed]
Evaluation
Testing Data, Factors & Metrics
Testing Data
[More Information Needed]
Factors
[More Information Needed]
Metrics
[More Information Needed]
Results
[More Information Needed]
Summary
Model Examination [optional]
[More Information Needed]
Environmental Impact
Carbon emissions can be estimated using the
Machine Learning Impact calculator presented in
Lacoste et al. (2019).
- Hardware Type: [More Information Needed]
- Hours used: [More Information Needed]
- Cloud Provider: [More Information Needed]
- Compute Region: [More Information Needed]
- Carbon Emitted: [More Information Needed]
Technical Specifications [optional]
Model Architecture and Objective
[More Information Needed]
Compute Infrastructure
[More Information Needed]
Hardware
[More Information Needed]
Software
[More Information Needed]
Citation [optional]
BibTeX:
[More Information Needed]
APA:
[More Information Needed]
Glossary [optional]
[More Information Needed]
More Information [optional]
[More Information Needed]
Model Card Authors [optional]
[More Information Needed]
Model Card Contact
[More Information Needed]
