#의사결정모델

Ollaya – 오픈소스 Jev 스타일 의사결정 모델의 로컬 실행 도구

Ollaya는 Ollama처럼 자체 하드웨어에서 의사결정 모델을 로컬로 실행할 수 있는 오픈소스 도구입니다. 텍스트나 JSON에 대해 타입화된 질문을 던지면 토큰 생성 없이 단일 순전파로 밀리초 단위의 캘리브레이션된 답변을 얻을 수 있습니다. RTX 4090 기준 5개 질문 처리에 약 10ms가 걸리며, TypeSafe API와 호환되고 데이터가 외부로 나가지 않아 프라이버시가 중요한 업무에 유용합니다.

노키아, 오픈소스 'AnyJev' 공개—오픈 LLM을 교육 없이 보정된 의사결정 모델로

노키아 응용연구팀이 오픈 LLM을 별도 학습 없이 의사결정 모델로 변환하는 파이썬 라이브러리 'AnyJev'를 오픈소스로 공개했습니다. 문장 생성이 아닌 고정된 선택지 중 하나를 고르는 실무 작업에 특화되어 있으며, PyPI에서 설치 가능하고 Apache-2.0 라이선스로 제공되어 바로 배포에 활용할 수 있습니다.

Kev: Qwen3.5 기반의 경량 Jev 스타일 의사결정 모델 패밀리

Kev는 Qwen3.5를 기반으로 한 소형 의사결정 모델 패밀리로, Jev의 아키텍처 논문을 따르며 0.8B/4B/9B 크기로 제공됩니다. 사전 학습된 가중치를 쓰거나 직접 학습할 수 있고, TypeSafe System One과 호환되는 API로 CUDA와 Apple Silicon에서 로컬 실행이 가능합니다. 예/아니오(noul), 다중 선택(choice), 평점(score) 질문을 한 번의 요청에 입력 텍스트를 공유하면서 처리하며, 확률 기반 결과를 반환합니다.