목차Korean LLM v4는 어떤 프로젝트인가기술 사양과 아키텍처Pretraining → SFT 학습 구조학습 데이터 공개 범위현재 바로 사용할 수 있는 모델인가성능과 1B급 모델 비교벤치마크 숫자를 해석하는 방법직접 검증한다면 무엇을 측정해야 하나라이선스와 상업적 사용보안·프라이버시·안전성어떤 용도에 적합한가현재 시점에서의 평가FAQ참고 자료Korean LLM v4는 어떤 프로젝트인가?Korean LLM v4는 약 1.09B, 즉 약 10억 9천만 개의 파라미터를 가진 Decoder-style Transformer 기반 한국어 LLM 프로젝트입니다.프로젝트 설명에서 특히 강조되는 변화는 단순히 모델 크기를 키운 것이 아니라 학습 파이프라인을 Pretraining과 SFT로 분리했다는 점입니다. 이전 ..
기록을 찾기 쉽게, 생각을 다시 움직이게.
혁신을 이룹니다, 오딘박스(OdinBOX)
