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 - greengerong/leetcode
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-# Model Trained Using AutoTrain
+![BokantLM 로고](https://raw.githubusercontent.com/llaa33219/BokantLM-logo/refs/heads/main/New%20Project%20(6).png)
 
-This model was trained using AutoTrain. For more information, please visit [AutoTrain](https://hf.co/docs/autotrain).
+# BokantLM 0.1-0.5B
 
-# Usage
+**BokantLM**는 *"Bokant"* (아프리칸스어로 "위에" → "최고")라는 이름처럼, **작지만 특정 작업에서 최고의 성능을 목표로 하는 LLM**입니다.
 
-```python
+이 프로젝트의 핵심 철학은 **"모든 것을 잘하는 모델"이 아니라, "하나에 집중해 잘하는 모델"**을 만드는 것입니다.
 
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+---
+
+## ​ 모델 개요
+
+- **모델명:** BokantLM 0.1-0.5B  
+- **기반 모델:** [Qwen2.5-0.5B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B)  
+- **파인튜닝 데이터:** [`greengerong/leetcode`](https://huggingface.co/datasets/greengerong/leetcode)  
+
+---
+
+## ​ 의도와 철학
 
-model_path = "PATH_TO_THIS_REPO"
+대부분의 LLM은 범용성을 위해 다양한 분야를 학습하지만,  
+BokantLM은 **특정 분야 한정으로 최상의 효율과 성능**을 노립니다.
 
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    model_path,
-    device_map="auto",
-    torch_dtype='auto'
-).eval()
+이번 **0.1-0.5B 버전**은 코딩/알고리즘 분야를 집중 학습하였으며,  
+특히 **LeetCode 스타일의 문제 해결**에 최적화되어 있습니다.
+
+---
 
-# Prompt content: "hi"
-messages = [
-    {"role": "user", "content": "hi"}
-]
+## ​ 향후 계획
+
+- ✅ **코딩 특화** 모델 출시 (현재 버전)  
+- 🔄 수학 문제 풀이 특화 버전  
+- 🔄 법률, 의학, 과학 등 **분야별 초경량 특화 모델**  
+- 🔄 **대형 LLM 지식 증류(Distillation) 적용 시도**
+
+---
+
+## ​ 라이선스
+
+이 저장소 및 모델은 연구 및 비상업적 용도로만 사용 가능합니다.  
+상업적 사용은 별도 문의 바랍니다.
+
+---
 
-input_ids = tokenizer.apply_chat_template(conversation=messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors='pt')
-output_ids = model.generate(input_ids.to('cuda'))
-response = tokenizer.decode(output_ids[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
+## BokantLM - "Small but Supreme in Its Domain"
 
-# Model response: "Hello! How can I assist you today?"
-print(response)
-```
+BokantLM은 모든 것을 잘하는 범용 모델이 아니라, **한 분야에 집중해 최고의 효율과 성능을 내는 것을 목표로 하는 초경량 LLM 모델**입니다.