AX-3.1-Light-sft_v0_1

AX-3.1-Light-sft_v0_1 (동전)

skt/A.X-3.1-Light를 기반으로, AI Hub 한국어 데이터를 활용해 K-AI 리더보드 5개 벤치마크 (KMMLU-Pro / CLIcK / HLE(Ko) / MuSR(Ko) / Com2-main(Ko))와 유사한 자체 proxy 벤치마크에서 진단한 **출력 형식 결손(format deficit)**을 교정하기 위해 LoRA 파인튜닝 후 병합한 모델입니다.

• 베이스 모델: skt/A.X-3.1-Light
• AI Hub 데이터 활용: 예
  • 71857 국어 교과 지문형 문제 데이터 (CLIcK 축 대응)
  • 71874 전문 의학지식 데이터 (KMMLU 축 대응)
  • 71610 금융, 법률 문서 기계독해 데이터 (HLE 축 대응)
• 주요 학습 방법: proxy benchmark 기반 실패 진단(자유생성/강제생성/우도비교/근거주입 4단계 probe) → 형식 결손이 확인된 문항 유형에 대해 "간단한 근거 + 정답: <A/B/C/D>" 형식을 학습하는 LoRA SFT (r=16, alpha=32, 2 epoch)
• 모델의 목적: 출력 형식(정답 letter 파싱 가능 여부) 안정화. A.X는 베이스 상태에서 이미 콘텐츠 정확도가 높아, 이번 학습은 콘텐츠 보강보다는 strict 출력 형식 준수율 개선에 초점을 둠.
• 구조 변경: 없음 (LoRA adapter를 base model에 병합한 표준 A.X-3.1-Light 아키텍처, 별도 custom code 없음)

자체 Proxy 벤치마크 결과 (참고용, K-AI 공식 점수 아님)

무작위 sampling 800문항(KMMLU-Lite 300 / CLIcK-Lite 300 / HLE-Lite 200) 기준, 베이스 대비:

MuSR-Lite / Com2-main-Lite 축은 이 체크포인트로 아직 재평가하지 않음 (베이스 A.X는 해당 축에서도 이미 90%+ 수준이라 개선 여지가 크지 않을 것으로 예상되나 미실측).

사용 데이터셋 명시

AI Hub: 71857(국어 교과 지문형 문제 데이터), 71874(전문 의학지식 데이터), 71610(금융, 법률 문서 기계독해 데이터)의 validation label 중 최종 proxy 벤치마크로 표본 추출되지 않은 문서-안전 (document-safe) 잔여분만 학습에 사용함.