Beomi (이준범)

한국어 공개 언어모델과 NLP를 연구하는 Beomi(이준범)

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KoAlpaca·KcBERT와 최근 모델의 학습·추론 조건을 설명해요.

Beomi (Junbum Lee)@Beomi · @__Beomi__

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이런 분께 유용해요

공개 한국어 모델을 fine-tune·추론할 독자
연구 모델·데이터를 코드·서비스로 연결하려는 독자

이런 콘텐츠를 만들어요

공개 한국어 모델을 fine-tune·추론할 독자

KoAlpaca의 데이터·백본·학습 예제를 볼 수 있어요. 최근 DMax 모델의 다른 추론 조건도 함께 읽어요. 모델 이름만으로는 안 보이는 실행 전 확인 사항을 정리해요.

연구 모델·데이터를 코드·서비스로 연결하려는 독자

학습 설정·로그 정리, 컨테이너의 모델 캐시 선택을 다뤄요. agent trace의 구조·출처·학습 손실 경계 사례도 있어요. 실험에서 놓치기 쉬운 구현 조건과 데이터 사용 제약을 점검해요.

좋아하는 크리에이터만 골라 나만의 피드로 보는 인플피드를 준비하고 있어요. 열리면 이메일로 알려드릴게요.

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Beomi (이준범) 입문 콘텐츠 추천

KoAlpaca: Korean Alpaca Model based on Stanford Alpaca

한국어 instruction 데이터 생성과 Polyglot-ko/LLAMA 백본 선택을 비교해요.

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블로그2022.04.25

딥러닝 API, GPU+도커로 서빙하기 (feat. on premise)

COG YAML로 Python/GPU 의존성을 고정하고 build/run하는 흐름을 볼 수 있어요.

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huggingface2026.09.09

OpenAI-format Agent Traces SFT: dataset card

messages/tools와 metadata_json의 역할, null 필드 처리와 assistant-only loss 설명을 읽을 수 있어요.

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