iapyx-v3-exaone-deep-2.4b — Iapyx v3 (LG AI 연구원)

2026 AI 루키 결선 Team Iapyx(AI 라이프 가디언, 국내 AI 트랙)가 대회 지급 A100 80GB ×2에서 LGAI-EXAONE/EXAONE-Deep-2.4B를 전체 가중치 파인튜닝(FSDP) 방식으로 가르친 결과다. 판정은 제품의 결정적 규칙이 내리고, 이 모델은 정해진 칸(JSON)·도구 고르기·서류 칸 읽기·검산·표현 다듬기를 배운다.

과업 6종 (같은 held-out, 같은 채점 코드)

지표	가르치기 전	가르친 뒤
위험 등급 macro-F1	0.000	1.000
도구 고르기 정확도	0.270	1.000
서류 칸 F1	0.006	0.997
검산 완전 일치율	0.000	0.727
표현 안전율	0.220	0.965
법률 용어 chrF	0.048	0.091

종합(5과업 평균, domain 제외): 전 0.09923583934088569 → 후 0.9378656173037798 · 한 건 생성 지연 0.1794s(배치, A100)

학습 구성

• 에포크 24.0 (가장 좋은 에포크 3.0, 평가 손실 0.4689919948577881), lr 1e-05, 배치 8×누적 2×GPU 1, 최대 길이 2048
• 학습 시간 10810.3초, 학습 11018건 / 평가 1130건
• 데이터: 합성 SFT(위험 판정·도구 고르기·서류 추출·검산)는 제품 규칙 생성기, 표현 과업 정답은 국내 API K-EXAONE(추론 끔)에서 받아 숫자·길이 검사를 통과한 것만, 법률 용어는 JusWis/korean-legal-terminology(CC BY 4.0). 해외 모델은 데이터·학습·평가 어디에도 쓰지 않았다.
• 손실은 assistant 토큰에만. 에포크마다 평가 손실을 재고 가장 낮은 에포크를 남겼다(과적합 지점 확인용 곡선은 W&B iapyx-finetune).

에포크	평가 손실
1	0.5243
2	0.4735
3	0.4690
4	0.4778
5	0.5037
6	0.5353
7	0.5604
8	0.5978
9	0.6222
10	0.6457
11	0.6662
12	0.6773
13	0.6987
14	0.7111
15	0.7242
16	0.7308
17	0.7376
18	0.7410
19	0.7433
20	0.7453
21	0.7464
22	0.7461
23	0.7464
24	0.7462

라이선스·용도

바탕 모델 라이선스: EXAONE AI Model License (연구용). 대회·연구 목적으로만 썼다. 추론형

재현: https://github.com/AIROOKIE-S/iapyx finetune-v3/ · 평가 원본 https://huggingface.co/datasets/space1637/iapyx-finetune-report (v3/)