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iapyx-exaone-4.0-32b-qlora
space1637/iapyx-exaone-4.0-32b-qlora
iapyx-exaone-4.0-32b-qlora is a machine learning model from space1637. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as other.
Iapyx(AI 라이프 가디언) 리스크 리포트 + Function Call 태스크로 파인튜닝한 국내 오픈웨이트 모델. 학습·평가는 A100 80GB ×2에서 수행했으며, 채점은 결정적 코드(모델 무관)로 이뤄졌다.
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Updated Jul 17, 2026
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- Public
- Created
- Jul 17, 2026
- Updated
- Jul 17, 2026
- SHA
- e43aa46d
Base models
Model card
From the Hugging Face model README
Iapyx SFT — EXAONE-4.0-32B (QLoRA)
Iapyx(AI 라이프 가디언) 리스크 리포트 + Function Call 태스크로 파인튜닝한 국내 오픈웨이트 모델. 학습·평가는 A100 80GB ×2에서 수행했으며, 채점은 결정적 코드(모델 무관)로 이뤄졌다.
파인튜닝 전후 (held-out val)
| 지표 | Base(제로샷) | 파인튜닝 |
|---|---|---|
| 리스크 JSON 유효율 | 100.0% | 100.0% |
| 리스크 스키마 준수 | 0.0% | 100.0% |
| 리스크 등급 정확도 | 0.0% | 100.0% |
| FC 도구선택 정확도 | 25.0% | 100.0% |
| FC 인자형식 정확도 | 47.1% | 100.0% |
| FC 과호출 억제율 | 100.0% | 100.0% |
학습 구성
- 방식: QLoRA · base
LGAI-EXAONE/EXAONE-4.0-32B - 데이터: 합성 SFT 통합 1,881 (리스크 945 + FC 936), val 리스크 105 / FC 104
- 3 epochs · cosine · warmup 3% · max_len 1024 · assistant-only loss
- 풀FT: FSDP full_shard + 8-bit Adam(lr 1e-5) / QLoRA: NF4 4bit + LoRA r=16(lr 2e-4)
- flash-attention-2 · bf16 · gradient checkpointing
학습 로그: Weights & Biases iapyx-finetune.
- License
- other
- Languages
- ko
- Created
- Jul 17, 2026
- Updated
- Jul 17, 2026