smoothie-qwen3-8b-kr-self-driving-legal-dataset-v5-cot

🇰🇷 자율주행법령 CoT 파인튜닝 데이터셋 v5 왜 이 데이터셋을 새로 만들었는가? 기존 dataset-v3 는 단순 질문-답변(Direct To Response, DTRO Style) 포맷으로 구성되어 있었습니다. // v3 포맷 (기존) { "instruction": "자율주행자동차란 무엇인가요?", "output": "자율주행자동차란 ..." } 이 방식으로 파인튜닝한 모델(v3)을 RAG 파이프라인과 결합하여 평가한 결과, 정답률 43% 로 순정 모델(90%)에 크게 뒤처지는 것이 확인되었습니다. 실패의 핵심 원인은 다음과 같습니다: 실패 원인 설명 템플릿 과적합 모델이 논리가 아닌 답변 패턴(아닙니다 + 설명)을 암기 RAG 컨텍스트 무시 학습된 내부 패턴이 외부 검색 문서를 압도 <think> 태그 미사용 Qwen3의 추론(Chain-of-Thought) 능력이 전혀 활성화되지 않음… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/bluejude10/smoothie-qwen3-8b-kr-self-driving-legal-dataset-v5-cot.