BCCard/gemma-2-9b-it-kor-BCGPT is a Korean and Financial knowledge model based on Google Gemma 2 9B.
BC Card, which is the largest credit card company in Korea, is a question/answer model learned using Korean financial datasets.
How to Use
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_id = "BCCard/gemma-2-9b-it-kor-BCGPT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
model.eval()
instruction = "์์ธ์ ์ ๋ช
ํ ๊ด๊ด ์ฝ์ค๋ฅผ ๋ง๋ค์ด์ค๋?"
messages = [
{"role": "user", "content": f"{instruction}"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
terminators = [
tokenizer.eos_token_id,
tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]
outputs = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=2048,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
Generated Text
**์์ธ 2์ผ๊ฐ ์๋ฒฝ ์ฌํ ์ฝ์ค**
**1์ผ์ฐจ:**
- **์ค์ :** ์ธ์ฒ๊ณตํญ ๋์ฐฉ ํ ์งํ์ฒ ๋ก ์์ธ ์๋ด ์ด๋ (๊นํฌ๊ตญ์ ๊ณตํญ/๋๊ตฌ/๋ถ์ฐํ)
- **์ ์ฌ:** ๊ด์ฅ์์ฅ ์นผ๊ตญ์ (๋ถ์ฐํ) ๋๋ ์ก๋ ๋ฐ๋ฉด (์ธ์ฒํ)
- **์คํ:** ํด๋ฐฉ์ด ์ฐ์ฑ
๋ฐ ๊ฒฝ๋ณต๊ถ ํ๋ฐฉ
- **์ ๋
:** ๋ถ์ด ํ์ฅ๋ง์์์ ์ ํต ํ์ ๋ง๋ณด๊ธฐ
- **๋ฐค:** ๋จ์ฐํ์์์ ์์ธ ์ผ๊ฒฝ ๊ฐ์
**2์ผ์ฐจ:**
- **์ค์ :** ๊ฒฝ๋ณต๊ถ์์ ๊ถ์ค ๋ฌธํ ์ฒดํ (์: ํ๋ณต ์
๊ธฐ, ์ ํต ๊ณต์ ์ฒดํ)
- **์ ์ฌ:** ์ธ์ฌ๋ ์์ง๊ธธ์ ์นดํ์์ ๋ธ๋ฐ์น
- **์คํ:** ๋ช
๋ ์ผํ ๋ฐ ํ๋ ์นดํ ํฌ์ด
- **์ ๋
:** ์ดํ์์ ๋ค์ํ ์ธ์ ์ฅ์์์ ๊ตญ์ ์๋ฆฌ ์ฆ๊ธฐ๊ธฐ
- **๋ฐค:** ์ดํ์์ ๋ฐค ๋ฌธํ ์ฒดํ (์: ํด๋ฝbing, ๋ผ์ด๋ธ ์์
)
**3์ผ์ฐจ:**
- **์ค์ :** ํธํ
์กฐ์ ํ ์ธ์ฒ๊ณตํญ์ผ๋ก ์ถ๋ฐ
- **์ ์ฌ:** ๊ณตํญ ๋ด ๋ ์คํ ๋์์ ํ๊ตญ ์์ ์ฆ๊ธฐ๊ธฐ
**๊ตํต:**
- ์งํ์ฒ : ์์ธ์ ์ฃผ์ ๊ตํต ์๋จ์ผ๋ก, ๋ชจ๋ ๊ด๊ด์ง์ ์ ๊ทผ ๊ฐ๋ฅ
- ๋ฒ์ค: ์งํ์ฒ ์ธ์๋ ์์ธ ์๋ด๋ฅผ ๋๋ฌ๋ณผ ์ ์๋ ๊ตํต ์๋จ
- ํ์: ํธ๋ฆฌํ๊ฒ ์ด์ฉํ ์ ์์ผ๋, ์๊ฐ๋์ ๋ฐ๋ผ ์๊ธ์ด ๋ฌ๋ผ์ง ์ ์์
**์์:**
- ๋ช
๋, ํ๋, ๊ฐ๋จ ๋ฑ ๊ด๊ด์ง ๊ทผ์ฒ ํธํ
๋๋ ์์ด๋น์ค๋น ์ถ์ฒ
**ํ:**
- T-money ์นด๋ ์ค๋น (๊ตํต์นด๋)
- ํ์ง ํํ์ธ ์ํ ์ค๋น
- ์ฌํ์ ๋ณดํ ๊ฐ์
- ํ๊ตญ ๋ ์จ ํ์ธ ๋ฐ ์ท์ฐจ๋ฆผ ์ค๋น
- ๊ฐ๋จํ ํ๊ตญ์ด ํํ ์์ง
Q&A
Q. ๋น์จ์นด๋ CEO๊ฐ ๋๊ตฌ์ธ์ง, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ณธ์ฌ ์์น, ํ์์ด ๋ฌด์์ธ์ง?
A. ๋น์จ์นด๋์ CEO๋ ์ต์์ ์ฌ์ฅ์
๋๋ค. ๋น์จ์นด๋์ ๋ณธ์ฌ๋ ์์ธํน๋ณ์ ์ค๊ตฌ ์์ง๋ก์ ์์นํด ์์ต๋๋ค. ์ต๊ทผ ๋น์จ์นด๋๋ ์์๋ฃ ์ธํ์ ๊ฐ์ ์ ์ฑ
์ ์๋ฐ ์์์๋ ๊ฒฝ์๋ ฅ์ ์ ์งํ๊ธฐ ์ํ ๋ค์ํ ์ ๋ต์ ์ถ์งํ๊ณ ์์ต๋๋ค. ๋ํ, ๋น
๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ์ ์ ํ์ฉํ ์๋ก์ด ๊ธ์ต ์๋น์ค ๊ฐ๋ฐ๋ ์ค์ํ ๊ณผ์ ๋ก ๋จ์ ์์ต๋๋ค.
Q. ํ์ด๋ถ ๋จธ๋์ ๋ํ ์ค๋ช
ํด์ฃผ์ธ์.
A. ํ์ด๋ถ ๋จธ๋๋ ํ์ด๋ถ์ ์ ์์ง๊ฐ ์๋น์ค๋ก, ์ฌ์ฉ์๋ค์ ํ์ด๋ถ ์ฑ์ ํตํด ํ์ด๋ถ ๋จธ๋๋ฅผ ์ถฉ์ ํ๊ณ ๋ค์ํ ๊ฐ๋งน์ ์์ ๊ฒฐ์ ํ ์ ์์ต๋๋ค. ํ์ด๋ถ ๋จธ๋๋ ์ค์๊ฐ์ผ๋ก ๊ณ์ข๋ก ์
๊ธ์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ฉฐ, QR์ฝ๋๋ ๋ฐ์ฝ๋๋ฅผ ํตํ ๊ฒฐ์ ๋ฅผ ํฌํจํ ๋ค์ํ ๊ฒฐ์ ๋ฐฉ์์ ์ง์ํฉ๋๋ค. ๋ํ, ์ก๊ธ ๊ธฐ๋ฅ์ ํตํด ๋ค๋ฅธ ์ฌ์ฉ์์๊ฒ ์ฝ๊ฒ ์ก๊ธํ ์ ์์ต๋๋ค.
Q. ์นด๋ ์ฐ์ฒดํ๋ฉด ์ด๋ป๊ฒ ๋ผ? ๋ ์ ๊ฐ๊ณ ์ถ์ด. ์ ๊ฐ์์ผ ํ๋์ง ์์ธํ ๋งํด๋ด.
A. ์นด๋ ์ฐ์ฒด๋ ์ ์ฉ ์ ์์ ์ง์ ์ ์ธ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ฉฐ, ์ฅ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๊ธ์ต ๊ฑฐ๋์ ํฐ ์ ์ฝ์ ์ด๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฐ์ฒด๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ฉด ์ฐ์ฒด๋ฃ๊ฐ ๋ถ๊ณผ๋๊ณ , ์ผ๋ถ ์นด๋์ฌ๋ ์ฐ์ฒด ์ ์ถ๊ฐ๋ก ๋์ ์ด์์จ์ ์ ์ฉํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ฐ์ฒด ์ด์์จ์ด 20%์ธ ๊ฒฝ์ฐ, ์ฐ์ฒด ๊ธ์ก์ ๋ํด ๋งค๋
20%์ ์ถ๊ฐ ๋น์ฉ์ด ๋ฐ์ํฉ๋๋ค. ๋ํ, ์ฐ์ฒด ์ ๋ณด๊ฐ ์ ์ฉ ๋ณด๊ณ ์์ ๊ธฐ๋ก๋์ด ๋์ถ ์ ์ฒญ์ด๋ ์ถ๊ฐ ์ ์ฉ์นด๋ ๋ฐ๊ธ ์ ๋ถ์ด์ต์ ๋ฐ์ ์ ์์ต๋๋ค. ์ ์ฉ ์ ์๊ฐ ๋ฎ์์ง๋ฉด ๋ณดํ๋ฃ๋ ํต์ ์๊ธ ๋ฑ์์๋ ๋ถ์ด์ต์ด ์์ ์ ์์ต๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์, ์นด๋ ๋๊ธ์ ๊ฐ์ง ์๊ธฐ๋ณด๋ค๋ ์ํ ๊ณํ์ ์ฌ์กฐ์ ํ๊ฑฐ๋, ์๋ฏผ๊ธ์ต์งํฅ์์ ์ ๊ธ๋ฆฌ ๋์ถ ์ํ ๋ฑ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ฌ์ ๋ถ๋ด์ ์ค์ด๋ ๊ฒ์ด ๋ฐ๋์งํฉ๋๋ค.
Q. ์นด๋ ํ ๋ถ๋ฅผ ํ๋๋ฐ ๊ฒฐ์ ํ ๊ฐ๋งน์ ์ด ๋งํ์ด. ๋ณด์ ๋ฐ์ ์ ์์ด?
A. ๊ฐ๋งน์ ์ด ๋งํ์ ๊ฒฝ์ฐ ์นด๋์ฌ์ ๋ฌธ์ํ์ฌ ํ ๋ถ๊ธ์ ์ทจ์ํ ์ ์์ต๋๋ค. ์นด๋์ฌ๋ ์๋น์๊ฐ ํผํด๋ฅผ ๋ณด์ง ์๋๋ก ์ผ์ ์กฐ๊ฑด ํ์ ํ ๋ถ ์ทจ์๋ฅผ ํ์ฉํ๋ฉฐ, ์ด๋ฏธ ๋ฉ๋ถํ ๊ธ์ก์ ๋ํด์๋ ํ๋ถ ์ ์ฐจ๋ฅผ ์งํํ ์ ์์ต๋๋ค. ๋จ, ํ๋ถ ์ ์ฐจ๋ ๊ฐ๋งน์ ์ ์ ์ฐ ์ํ ๋ฑ์ ๋ฐ๋ผ ๋ค์ ์๊ฐ์ด ๊ฑธ๋ฆด ์ ์์ต๋๋ค.
Q. K-ํจ์ค ์นด๋ ํ ์ธ ํํ๋ ์๋ ค์ค๋ด
A. ๋น์จ K-ํจ์ค ์นด๋๋ ๋์ค๊ตํต ์ด์ฉ ์ 15% ํ ์ธ์ ์ ๊ณตํ๋ฉฐ, ์ฃผ์ OTT ์๋น์ค์ ์ํ๊ด ํ ์ธ ํํ๋ ํฌํจ๋์ด ์์ต๋๋ค. ๋ํ, K-์ปฌ์ฒ ๊ด๋ จ ์
์ข
์์๋ ๋ค์ํ ํ ์ธ ํํ์ ๋ฐ์ ์ ์์ต๋๋ค.
Q. ๊ทธ๋ฆฐ์นด๋์ ๋ํด์ ์์ธํ ์ค๋ช
ํด์ฃผ์ธ์.
A. ## ๊ทธ๋ฆฐ์นด๋: ์นํ๊ฒฝ ์๋น๋ก ํํ์ ๋ฐ๋ ์นด๋
๊ทธ๋ฆฐ์นด๋๋ ์๋์ง ์ ์ฝ ๋ฐ ํ๊ฒฝ ๋ณดํธ ํ๋์ ์ฐธ์ฌํ ๋ ํํ์ ๋ฐ์ ์ ์๋ ์นด๋๋ก, ๋น์จ์นด๋, ์ ํ์นด๋, ์ผ์ฑ์นด๋, KB๊ตญ๋ฏผ์นด๋, ์ฐ๋ฆฌ์นด๋, ํ๋์นด๋ ๋ฑ ์ฌ๋ฌ ์นด๋์ฌ์์ ๋ฐ๊ธํ๊ณ ์์ต๋๋ค. ์ด ์นด๋๋ฅผ ํตํด ์นํ๊ฒฝ ์๋น๋ฅผ ์ค์ฒํ๋ฉด์ ๋ค์ํ ํํ์ ๋๋ฆด ์ ์์ต๋๋ค.
### ์ฃผ์ ํํ
1. **ํ์ํฌ์ธํธ ์ ๋ฆฝ**: ์นํ๊ฒฝ ๋งค์ฅ์์ ๊ฒฐ์ ํ๊ฑฐ๋ ๋์ค๊ตํต ์ด์ฉ ์ ํ์ํฌ์ธํธ๋ฅผ ์ ๋ฆฝํ ์ ์์ต๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ ๊ธฐ์ฐจ ์ถฉ์ ์์์ ๊ฒฐ์ ์ ํฌ์ธํธ ์ ๋ฆฝ๋ฅ ์ด ๋์ต๋๋ค.
2. **๊ทธ๋ฆฐ์๋น์ค ์ด์ฉ**: ๊ทธ๋ฆฐ์นด๋๋ฅผ ํตํด ๋ค์ํ ๊ทธ๋ฆฐ์๋น์ค๋ฅผ ํ ์ธ๋ ๊ฐ๊ฒฉ์ ์ด์ฉํ ์ ์์ต๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ ๊ธฐ์ฐจ ์ถฉ์ ์ ํ ์ธ, ๊ณต์ ๋ชจ๋น๋ฆฌํฐ ์ด์ฉ ์ ํ ์ธ ๋ฑ์ด ์์ต๋๋ค.
3. **ํฌ์ธํธ ๊ตํ**: ์ ๋ฆฝ๋ ํ์ํฌ์ธํธ๋ ํ๊ธ์ฒ๋ผ ์ฌ์ฉํ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ํน์ ๊ธฐ๋ถ์ฒ์ ๊ธฐ๋ถํ ์๋ ์์ต๋๋ค.
### ์์ฝ๋จธ๋ ํฌ์ธํธ ์ ๋ฆฝ ๋ฐฉ๋ฒ
1. **์จ๋ผ์ธ ์ผํ**: ์์ฝ๋จธ๋ ์ ํด ์ผํ๋ชฐ์์ ์นํ๊ฒฝ ์ธ์ฆ ์ ํ์ ๊ตฌ๋งคํ๋ฉด 1%~10%์ ์์ฝ๋จธ๋ ํฌ์ธํธ๋ฅผ ์ ๋ฆฝํ ์ ์์ต๋๋ค.
2. **์คํ๋ผ์ธ ๋งค์ฅ**: ์์ฝ๋จธ๋ ์ ํด ๋งค์ฅ์์ ์นํ๊ฒฝ ์ ํ์ ๊ตฌ๋งคํ๊ฑฐ๋ ์์ฝ๋จธ๋ ๊ฐ๋งน์ ์์ ๊ฒฐ์ ํ๋ฉด ํฌ์ธํธ๊ฐ ์ ๋ฆฝ๋ฉ๋๋ค.
3. **๋์ค๊ตํต ์ด์ฉ**: ๋ฒ์ค, ์งํ์ฒ , ํ์ ๋ฑ ๋์ค๊ตํต์ ์ด์ฉํ๋ฉด ์ฌ์ฉ ๊ธ์ก์ ์ผ์ ๋น์จ์ ํฌ์ธํธ๋ก ์ ๋ฆฝํ ์ ์์ต๋๋ค.
4. **์๋์ง ์ ์ฝ**: ๊ฐ์ ์ ํ ์ฌ์ฉ๋์ ์ค์ด๊ฑฐ๋ LED ์ ๊ตฌ๋ฅผ ์ค์นํ์ฌ ์๋์ง๋ฅผ ์ ์ฝํ๋ฉด ํฌ์ธํธ๋ฅผ ์ ๋ฆฝํ ์ ์์ต๋๋ค.
### ์ด์
1. **ํ๊ฒฝ ๋ณดํธ**: ์นํ๊ฒฝ ์๋น๋ฅผ ์ฅ๋ คํ์ฌ ํ๊ฒฝ ๋ณดํธ์ ๊ธฐ์ฌํ ์ ์์ต๋๋ค.
2. **๊ฒฝ์ ์ ํํ**: ๋ค์ํ ํ ์ธ ํํ๊ณผ ํฌ์ธํธ ์ ๋ฆฝ์ ํตํด ๊ฒฝ์ ์ ์ด์ต์ ์ป์ ์ ์์ต๋๋ค.
3. **์ฌํ์ ์ฑ
์**: ์นํ๊ฒฝ ์ ํ์ ์ฌ์ฉํ๊ณ ์๋์ง๋ฅผ ์ ์ฝํ๋ ๋ฑ ์ฌํ์ ์ฑ
์์ ๋คํ ์ ์์ต๋๋ค.
### ์ฌ์ฉ ๋ฐฉ๋ฒ
๊ทธ๋ฆฐ์นด๋๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๋ฉด, ์นํ๊ฒฝ ์ธ์ฆ ์ ํ์ ๊ตฌ๋งคํ๊ฑฐ๋ ์๋์ง๋ฅผ ์ ์ฝํ๋ ๋ฑ์ ํ๋์ ํตํด ํฌ์ธํธ๋ฅผ ์ ๋ฆฝํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ ๋ฆฝ๋ ํฌ์ธํธ๋ ํ๊ธ์ฒ๋ผ ์ฌ์ฉํ๊ฑฐ๋ ๊ธฐ๋ถํ ์ ์์ต๋๋ค.
Q. ์ผ์ด๋ฑ
ํฌ์์ ๋์ถ์ ๋ฐ๊ณ ์ถ์๋ฐ, ์นด๋๋ก 300๋ง์์ ๋ฐ์์ด, ๋์ถ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ์ ๋ํด์ ์๋ ค์ค
A. ์ผ์ด๋ฑ
ํฌ์์ ์นด๋๋ก 300๋ง์์ ์ถ๊ฐ๋ก ๋ฐ์์ ๊ฒฝ์ฐ, ๋์ถ ํ๋์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น ์ ์์ต๋๋ค. ๊ฐ ๋์ถ ์ํ์ ๋ณ๋๋ก ๊ด๋ฆฌ๋๋ฏ๋ก, ์ ์ฉ๋์ถ ํ๋์ ์นด๋๋ก ํ๋๋ ๊ฐ๊ฐ ์ ์ฉ๋ฉ๋๋ค. ๋ค๋ง, ์ ์ฒด ๋ถ์ฑ ๊ท๋ชจ๊ฐ ์ปค์ง ๊ฒฝ์ฐ ์ ์ฉ๋ฑ๊ธ์ ์ํฅ์ ์ค ์ ์์ผ๋ฏ๋ก, ์ํ ๋ฅ๋ ฅ์ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์ ์คํ ๊ด๋ฆฌํ๋ ๊ฒ์ด ์ค์ํฉ๋๋ค.
Q. ๋ค์ ๋ด์ฉ์ ์์ด๋ก ๋ฒ์ญํด์ค
์นด๋ ์ฐ์ฒด๋ ์ ์ฉ ์ ์์ ์ง์ ์ ์ธ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ฉฐ, ์ฅ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๊ธ์ต ๊ฑฐ๋์ ํฐ ์ ์ฝ์ ์ด๋ํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ฐ์ฒด๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ฉด ์ฐ์ฒด๋ฃ๊ฐ ๋ถ๊ณผ๋๊ณ , ์ผ๋ถ ์นด๋์ฌ๋ ์ฐ์ฒด ์ ์ถ๊ฐ๋ก ๋์ ์ด์์จ์ ์ ์ฉํฉ๋๋ค. ์๋ฅผ ๋ค์ด, ์ฐ์ฒด ์ด์์จ์ด 20%์ธ ๊ฒฝ์ฐ, ์ฐ์ฒด ๊ธ์ก์ ๋ํด ๋งค๋
20%์ ์ถ๊ฐ ๋น์ฉ์ด ๋ฐ์ํฉ๋๋ค. ๋ํ, ์ฐ์ฒด ์ ๋ณด๊ฐ ์ ์ฉ ๋ณด๊ณ ์์ ๊ธฐ๋ก๋์ด ๋์ถ ์ ์ฒญ์ด๋ ์ถ๊ฐ ์ ์ฉ์นด๋ ๋ฐ๊ธ ์ ๋ถ์ด์ต์ ๋ฐ์ ์ ์์ต๋๋ค. ์ ์ฉ ์ ์๊ฐ ๋ฎ์์ง๋ฉด ๋ณดํ๋ฃ๋ ํต์ ์๊ธ ๋ฑ์์๋ ๋ถ์ด์ต์ด ์์ ์ ์์ต๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์, ์นด๋ ๋๊ธ์ ๊ฐ์ง ์๊ธฐ๋ณด๋ค๋ ์ํ ๊ณํ์ ์ฌ์กฐ์ ํ๊ฑฐ๋, ์๋ฏผ๊ธ์ต์งํฅ์์ ์ ๊ธ๋ฆฌ ๋์ถ ์ํ ๋ฑ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ฌ์ ๋ถ๋ด์ ์ค์ด๋ ๊ฒ์ด ๋ฐ๋์งํฉ๋๋ค.
A. Card delinquency has a direct impact on credit scores and can significantly restrict financial transactions in the long run. When delinquency occurs, late fees are imposed, and some card issuers apply higher interest rates to delinquent amounts. For example, if the delinquency interest rate is 20%, an additional annual cost of 20% will be incurred on the delinquent amount. Moreover, delinquency information is recorded in credit reports, potentially leading to disadvantages when applying for loans or additional credit cards. A low credit score can also result in higher insurance premiums and communication costs. Therefore, instead of defaulting on card payments, it is advisable to renegotiate repayment plans or explore financial assistance options like low-interest loans from the Credit Union.
Correspondence to
- Taeyoung Lee ([email protected])
License
The use of this model is governed by the GOOGLE GEMMA TERM OF USE
Citation
If you use this model in your research, please cite it as follows:
@misc{alpha-instruct,
author = {BCCard},
title = {BCGPT},
year = {2025},
publisher = {Hugging Face},
journal = {Hugging Face repository},
url = {https://huggingface.co/BCCard/gemma-2-9b-it-kor-BCGPT},
}
- Downloads last month
- 16
Inference Providers
NEW
This model is not currently available via any of the supported third-party Inference Providers, and
HF Inference API was unable to determine this model's library.