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@@ -39,11 +39,10 @@ pipeline("<|begin_of_text|>안녕하세요. 솔트룩스 AI Labs 입니다.")
 
 ```
 # Training Details
-Ko-Llama3-Luxia-8B 모델 학습을 위해 활용한 학습 데이터 및 장비는 Saltlux에서 보유하고 있는 자체 한국어 코퍼스 및 H100 인스턴스를 활용했습니다.
-한국어 특화를 위한 사전학습 데이터는 자체 보유하고 있는 2023년 최신 뉴스, 법률, 특허, 의료, 역사, 사회, 문화, 대화(문어/구어) 등의 도메인을 포함한 100GB 수준의 코퍼스로 사전학습 되었습니다.<br>
+한국어 특화를 위한 사전학습 데이터는 Saltlux에서 자체 보유하고 있는 2023년 최신 뉴스, 법률, 특허, 의료, 역사, 사회, 문화, 대화(문어/구어) 등의 도메인으로 구성된 100GB 수준의 코퍼스를 활용하였습니다.<br>
   
 ### Use Device
-NVIDIA H100 80GB * 8EA 장비를 활용하여 사전학습을 진행하였습니다.
+사전학습은 NVIDIA H100 80GB * 8EA 장비를 활용하여 진행하였습니다.
 
 #### Training Hyperparameters
 <table>
@@ -112,7 +111,7 @@ Llama-3-Tokenizer를 한국어 특화하기 위해 한국어 토큰 17,536개를
 		</td>
 		<td><strong>Llama-3</strong>
 		</td>
-		<td><strong>Llama-3-Luxia-Ko</strong>
+		<td><strong>Ko-Llama3-Luxia-8B</strong>
 		</td>
 	</tr>
   <tr>
@@ -164,7 +163,7 @@ Llama-3-Tokenizer를 한국어 특화하기 위해 한국어 토큰 17,536개를
 		</td>
 		<td><strong>Llama-3</strong>
 		</td>
-		<td><strong>Llama-3-Luxia-Ko</strong>
+		<td><strong>Ko-Llama3-Luxia-8B</strong>
 		</td>
 	</tr>
 	<tr>
@@ -186,9 +185,9 @@ Llama-3-Tokenizer를 한국어 특화하기 위해 한국어 토큰 17,536개를
 </table>
 
 ### Citation instructions
-**Llama-3-Luxia-Ko**
+**Ko-Llama3-Luxia-8B**
 ```
-@article{llama3luxiakomodelcard,
+@article{kollama3luxiacard,
   title={Llama 3 Luxua Ko Model Card},
   author={AILabs@Saltux},
   year={2024},