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LLM 해커뉴스

Inkling 공개, open-weight 경쟁의 새 기준은 fine-tuning

HN의 관심은 benchmark 1등보다 조합에 모였다. Thinking Machines Lab의 Inkling은 multimodal MoE, 조절 가능한 reasoning effort, Tinker fine-tuning을 한 묶음으로 내세우며 open-weight 모델의 쓰임새를 다시 묻는다.

2026년 7월 16일 2분 소요 30

#thinking-machines #open-weights #multimodal

LLM

OpenAI fine-tuning, 60일 미사용 조직은 새 학습 작업 중단

7월 2일부터 최근 60일 동안 fine-tuned model을 inference에 쓰지 않은 조직은 새 fine-tuning job을 만들 수 없다. 2027년 1월 6일에는 활성 기존 고객도 새 작업 생성이 막히며, 기존 fine-tuned model inference는 base model 폐기 전까지 유지된다.

2026년 7월 4일 1분 소요 26

#openai #fine-tuning #api

무해한 미세조정이 왜 정렬 실패를 일으키는가 — 특징 중첩 기하학으로 규명

arXiv 신규 논문(2605.00842)이 좁은 영역의 무해한 미세조정이 광범위한 정렬 실패를 유발하는 메커니즘을 '특징 중첩 기하학'으로 설명했다. AI 안전 분야의 핵심 미해결 문제에 이론적 근거를 제시한다.

2026년 5월 8일 1분 소요 38

#research #safety #fine-tuning

LLM 레딧

r/LocalLLaMA가 밀어올린 Gemma 4 로컬 fine-tuning, 8GB VRAM 가이드와 bug fix 묶음

r/LocalLLaMA에서 빠르게 퍼진 Unsloth Gemma 4 가이드는 Gemma-4-E2B와 E4B를 8GB VRAM으로 로컬 fine-tuning할 수 있다고 주장한다. 게시물은 약 1.5배 빠른 학습, FA2 대비 약 60% 적은 VRAM, 그리고 초기 Gemma 4 training·inference bug fix를 함께 묶어 practical workflow로 제시한다.

2026년 4월 8일 1분 소요 47

#gemma-4 #fine-tuning #local-llm

LLM X/Twitter

Together AI, tool calling·reasoning·VLM fine-tuning 확대… 100B+ 모델·최대 6배 처리량 지원

Together AI는 2026년 3월 19일 자사 fine-tuning 서비스가 tool call, reasoning, vision-language workflow를 기본 지원한다고 밝혔다. 연결된 Together AI 블로그는 100B+ parameter 모델, 최대 100GB 데이터셋, 대형 MoE 모델에서 최대 6배 처리량, 학습 전 비용 추정과 실행 중 ETA 제공까지 포함된다고 설명한다.

2026년 3월 23일 2분 소요 39

#together-ai #fine-tuning #tool-calling

LLM X/Twitter

Together AI, tool calling·reasoning·VLM fine-tuning 확대… 대형 MoE 학습 처리량 6배 향상

Together AI는 2026년 3월 19일 fine-tuning 서비스가 tool calling, reasoning, vision-language model 학습을 지원하고 MoE 아키텍처에서 최대 6배 높은 처리량을 낸다고 밝혔다. 공식 글은 최대 1T 파라미터급 모델 지원 방향과 함께 100GB 데이터셋, 사전 비용 추정, 학습 중 ETA 제공을 설명한다.

2026년 3월 22일 2분 소요 40

#together-ai #fine-tuning #tool-calling

LLM 레딧

LocalLLaMA가 밀어올린 Unsloth Studio, 로컬 모델 실행과 학습을 한 화면에 묶는다

2026년 3월 17일 r/LocalLLaMA의 Unsloth Studio 글은 최신 사용 가능 크롤 기준 898 points와 236 comments를 기록했다. Unsloth는 Studio를 로컬 추론, 데이터 생성, 파인튜닝, 코드 실행, 모델 내보내기를 한 인터페이스에 담은 베타 웹 UI로 소개한다.

2026년 3월 19일 2분 소요 43

#unsloth #local-llms #llama-cpp

LLM 레딧

r/MachineLearning이 본 mlx-tune, Apple Silicon에서 Unsloth 스타일로 LLM fine-tuning 하기

r/MachineLearning 프로젝트 글이 Apple의 MLX stack을 Unsloth 호환 API처럼 감싼 mlx-tune을 조명했다. Apple Silicon Mac에서 SFT, DPO, GRPO, LoRA, vision-language fine-tuning을 로컬로 실험하려는 개발자에게 맞춘 라이브러리다.

2026년 3월 18일 2분 소요 43

#apple-silicon #mlx #fine-tuning

LLM 레딧