파인튜닝
fine-tuning · 미세조정
이미 학습된 모델에 특정 데이터를 더 학습시켜 원하는 말투·작업에 맞추는 일입니다. 처음부터 학습하는 것보다 훨씬 쌉니다.
‘파인튜닝’ 이 나오는 글3
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독일산 오픈웨이트 Kolibri 공개, 미세조정 교사는 중국 GLM·Qwen
알레프 알파가 10월 3일 781억 파라미터 전문가 혼합 모델 Kolibri를 아파치 2.0으로 공개했습니다. H200 한 장에 올라가고 독일어·영어에 맞췄으며, 미세조정 데이터는 주로 GLM-5.2·5.3과 Qwen3.8-27B로 만들었습니다.

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청출어람 Inkling-Small, 4분의 1 크기로 선생 넘고 사실 질문은 절반
씽킹머신즈랩이 7월 30일 Inkling의 4분의 1 크기인 Inkling-Small(276B, 활성 12B)을 공개했습니다. HLE 31.6%로 선생의 29.7%를 넘었지만 사실 질문 시험 SimpleQA Verified는 43.9%에서 20.6%로 내려갔습니다.

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미국 오픈웨이트 1위 오른 무라티의 Inkling, 뼈대는 딥시크 V3였습니다
씽킹머신즈가 7월 15일 첫 모델 Inkling의 가중치를 Apache 2.0으로 풀었습니다. 아티피셜애널리시스 지수 41점으로 미국 오픈웨이트 1위에 올랐지만, 오픈웨이트 전체로는 중국 모델 5개에 이은 6위입니다.

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함께 나오는 용어5
- 오픈소스 라이선스공개된 가중치를 누가 어떤 조건으로 쓸 수 있는지 정하는 약관입니다. MIT와 아파치 2.0은 조건 없이 고치고 팔 수 있게 열어 두는 반면, 사용 지역이나 상업 이용에 제한을 붙인 자체 라이선스도 흔합니다. 텐센트 커뮤니티 라이선스는 EU와 영국, 한국을 사용 가능 지역에서 빼 두었다가 아파치 2.0 전환으로 그 조항을 없앴습니다.
- 오픈웨이트학습이 끝난 모델의 가중치 파일을 내려받아 직접 돌릴 수 있게 푼 것입니다. 소스 전체를 여는 오픈소스와 다르고, 내려받을 수 있다는 말과 상업적으로 써도 된다는 말도 다릅니다. 라이선스를 따로 봐야 합니다.
- 파라미터모델 안의 숫자(가중치) 개수입니다. '7B'는 70억 개를 가리키고, 대체로 클수록 똑똑하지만 비쌉니다.
- MoEMixture of Experts. 큰 모델 안에 여러 '전문가' 조각을 두고 토큰마다 일부만 켜는 구조입니다. 파라미터는 많지만 계산은 적게 듭니다.
- 추론학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 만드는 단계입니다. 비용·속도·지연 시간 이야기는 대부분 여기서 나옵니다.
어려운 말은 풀어서, 매주 한 통
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