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@@ -20,7 +20,7 @@ pipeline_tag: text-generation
 
 **저자**: Synapse-Model Team
 
-**모델에 대한 정보**
+# **모델에 대한 정보**
 
 Synapse-Model 1 의 입력, 출력, 장단점 에 대한 설명입니다.
 
@@ -44,7 +44,7 @@ Synapse-Model 1 은 Synapse-Model Team 에서 개발한 첫 경량화 모델입
   - 문서 요약
   - 입력으로 인해 생성된 응답 텍스트
 
-**사용방법**
+# **사용방법**
 
 이 다음은 모델을 빠르게 실행하는 방법에 대한 몇가지 코드예시 및 주의사항이 있습니다. 먼저, transformers 라이브러리를 최신 버전으로 업그레이드 또는 설치 해야 합니다.(LFM2 에 종속됨) `pip install "transformers @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main".`
 
@@ -92,7 +92,7 @@ output = model.generate(
 )
 ```
 
-**모델 데이터**
+# **모델 데이터**
 
 모델 학습에 사용된 학습 데이터셋
 
@@ -114,7 +114,7 @@ Synapse-Model 은 다양한 데이터셋의 입력을 바탕으로 Synapse-Model
 
 Unsolth 및 Google Colab(Tesla T4) 을 사용하여 총 학습에 약 4시간이 걸렸습니다.
 
-**모델사용 및 제한사항**
+# **모델사용 및 제한사항**
 
 모델의 사용을 위해 지켜야할 제한사항이 있습니다.
 
@@ -141,7 +141,7 @@ Unsolth 및 Google Colab(Tesla T4) 을 사용하여 총 학습에 약 4시간이
   - Synapse-Model 은 학습데이터를 기반으로 응답을 생성하므로 모델은 부적확하거나 오래된 정보를 기반으로 응답을 생성할 수 있습니다. (이를 해결하기 위해선 Rag 또는 Fine-Tuning 이 필요함)
 
 
-**모델출력 미리보기**
+# **모델출력 미리보기**
 ```markdown
 instruction: 아래 질문에 대해 해결
 input: Discord 에 대해 설명해줘요
@@ -240,6 +240,6 @@ Discord가 웹 기반의 멀티미디어 통신 도구에서 시작하여 현재
 성과 활성화에 크게 기여하고 있습니다.
 ```
 
-**개발자의 잡담**
+# **개발자의 잡담**
 
 Synapse-Model 은 다중 추론능력을 극대화 하는 방향으로 제작되었습니다. 그러므로 간단한 작업에 다중 추론과정을 거쳐 작업효율이 떨어질 수 있습니다. 이때 에는 instruction 을 `아래 질문에 대해 적은 추론 과정을 거쳐 설명 또는 해결` 으로 설정해 주세요. 여담으로 Synapse-Model 1 은 아직 많은 작업을 하지 못 합니다. 일단 학습 데이터셋이 매우 적고, 학습환경도 좋지 못했거든요. 또한 개발에 필요한 기반지식과 학습 시간 전체를 따져 봤을 때 1주 도 넘지 못 했습니다. 그리고 개발자가 한명이니 매우 힘들죠. 그래도 첫 작품 치고는 잘 제작된 것 같습니다. 이 잡담 까지 끝 까지 들어주신 사용자분께 감사드립니다. 앞으로 발전하는 Synapse-Model Team 보여드리겠습니다.