PEFT-Arena를 통한 PEFT 기법의 Stability-Plasticity 트레이드오프 분석
New Benchmark Reveals Hidden Trade-offs in AI Model Tuning Methods
1.5달러로 Qwen3-8B에 개인 맞춤형 DoRA 적용, 100%의 A/B 테스트 승률 달성
We trained a personal voice DoRA on Qwen3-8B for $1.50 — beat stock model 100% in blind A/B
LLM 가중치 최적화를 통한 도메인 특화 성능 및 태스크 적응력 확보
95. Fine-Tuning LLMs: Make a General Model Do Your Specific Job
SDFT 도입을 통한 Catastrophic Forgetting 억제 및 Continual Learning 구현
Self-Distillation Enables Continual Learning [pdf]
Frozen Weights 한계를 넘는 Runtime Self-Modification 아키텍처 제안
AI Needs RNA, Not Just Weights
Trainable Parameter 99.68% 절감으로 구현한 고효율 LLM Fine-Tuning
Why LoRA? Understanding the representative PEFT
AST 모델 최적화로 정밀도 100% 및 False Positive 0 달성
Part 3: The Science - Hyperparameter Tuning & Getting to 100% Precision with Warp/Oz
데이터 희소성 극복을 위한 MOCA 기반 정밀도 37%→94% 회복 구조
Meta-Optimized Continual Adaptation for planetary geology survey missions for extreme data sparsity scenarios
Fallen Angel Systems가 아동의 학습 방식을 모방한 Genesis 프레임워크로 1.24억 개 파라미터 모델을 소비자용 GPU에서 124M 파라미터로 구동하며 대규모 모델의 환각, 망각, 경계 인식 부재 문제 해결
Genesis: Teaching AI to Learn Like a Child (Patent Pending)