로컬 모델 및 결정 모델 적용 사례
공개 모델과 적용 사례를 수집일과 함께 누적한다. 수집일은 자료를 확인한 날짜이며, 사례가 처음 공개된 날짜와는 구분한다.
관심을 가진 계기와 적용 과정은 Decision Model - Jev을 발견, 조사, 테스트 (1)에 담았다.
연결 문서
수집한 적용 사례
| 수집일 | 사례 | 맡긴 역할과 보고된 내용 | 조건·원문 |
|---|---|---|---|
| 2026-10-15 | Mantella | Skyrim·Fallout 4의 NPC 대화에 음성 인식, LLM, 음성 합성을 연결한다. | 공식 안내는 로컬 모델과 외부 API를 모두 지원한다. 공식 소개, 코드 |
| 2026-10-15 | CHIM | Skyrim의 NPC 대화·세계 상태·게임 내 행동을 연결한다. | 공식 가이드는 DwemerDistro 내부의 LLM Studio 또는 별도 LM Studio·KoboldCPP 연결을 안내한다. 로컬 모델 가이드, 기능 소개 |
| 2026-10-15 | Astra・Jev Minecraft agent | Astra가 목표를 계획하고 Jev가 행동을 선택한다. 제작자는 Ender Dragon 처치 실행을 기록한다. | Survival·Peaceful 설정과 정해진 seed·알려진 좌표를 사용한다. Mineflayer가 이동과 게임 프로토콜을 처리한다. 녹화와 원본 실행 증거는 로컬에 보관하며 저장소에는 포함하지 않는다. |
| 2026-10-12 | Kev 고객 문의 추가 학습 | 문의에 대한 세 질문을 학습한 예제에서 정확도 67.7% → 73.6%, 오류 예산 5%일 때 자동 처리 비중 34% → 48%를 보고했다. | 생성 데이터 1,050개, H100에서 15분 학습한 특정 업무 예제이다. 데이터 400개에서는 개선이 잡음 범위 안이었다. |
| 2026-10-12 | Kev 금융 민원 데이터 학습 | CFPB 민원 문서로 상품·주요 문제를 분류하는 질문을 학습했다. | 학습 기록의 실제 민원 5,219개는 투자 예측이나 수익률 실험을 뜻하지 않는다. 다른 문서로 옮겼을 때의 품질은 별도로 봐야 한다. |
| 2026-10-12 | OpenJev 브라우저 단계 평가 | 다음 조작과 대상 요소를 고르는 데 사용했다. Mind2Web 평가에서 두 선택을 모두 맞힌 단계 비율 68.2%를 보고했다. | 873개 요청의 단계 평가이다. 후보 요소는 에이전트가 추렸고, 이는 브라우저 과제 전체의 완료율이 아니다. Jev 자체와는 비교하지 않았다. |
| 2026-10-12 | Mica Tetris 데모 | 같은 조각과 선택지로 진행한 쉬운 설정에서 세 seed의 제거 줄 합계가 Mica 223, Kev-4B 55, Laya 17이었다. | 세 seed의 특정 게임 설정이다. 코드·로그·영상 생성기가 공개돼 있지만 다른 게임이나 NPC의 품질로 일반화할 수 없다. |
| 2026-10-12 | TypeSafe Doom·Wikiracing 데모 | 게임 행동 또는 현재 페이지의 링크를 골랐다. | Doom은 구조화된 상태를 받으며 화면 인식 데모가 아니다. Wikiracing은 많은 후보에서 점수화 후 선택하는 두 단계도 사용했다. |
| 2026-10-12 | jevman Pac-Man 비교 | 이동 선택과 위험 회피를 결정 모델에 맡기고 게임 기록·지연·점수를 비교한다. | 응답이 제때 오지 않으면 규칙 기반 동작이 대신한다. 모델 점수와 함께 이런 대체 동작의 조건도 읽어야 한다. |
Mantella 추가 학습 자료 — 2026-10-15 수집
Mantella는 Skyrim의 플레이어·NPC 대화 데이터와 Llama 3 8B 추가 학습 모델을 공개했다. 현재 공식 문서는 이 모델이 오래되어 최신의 추가 학습하지 않은 모델보다 성능이 낮으며 사용을 권장하지 않는다고 명시한다. 추가 학습 안내
모드의 로컬 실행 지원, 게임 전용 추가 학습 모델의 존재, 현재 권장 모델은 각각 확인한다. Mantella와 CHIM이 같은 모델을 쓰거나 같은 판단 방식을 사용한다는 의미는 아니다.
공개 모델과 제공 범위 — 2026-10-12 수집
| 모델·구현 | 확인한 제공 형태 | 다시 볼 조건과 원문 |
|---|---|---|
| Jev / TypeSafe | 호스팅된 System One API | 공개 Kev 가중치와 별개다. ‘환각 없음’의 근거는 출력 스키마 보장이다. 공식 소개, API |
| Jared Palmer의 Kev | Qwen 기반 구현과 0.8B·4B·9B·27B 모델 | 자기 라벨로 추가 학습할 수 있다. 조사한 저장소 버전은 2ecafc49이다. 고정 버전, Kev-4B |
| OpenJev-1.7B | 로컬 결정 API, 코드·가중치·학습 및 평가 설명 | TypeSafe와 독립된 프로젝트이며 브라우저 조작·대상 선택도 다룬다. 모델 카드, 코드 |
| Mica v0.1 4B | Qwen3.5-4B 기반 BF16·GGUF 가중치와 서버 코드 | 모델 카드가 지정한 가중치는 ca36594이다. 언어·입력 길이·실행 정밀도에 따라 평가를 나눠 읽는다. 모델 카드, 코드 |
작은 모델이라고 모두 같은 GPU에서 실행되지는 않는다. Kev-0.8B 카드의 4GB GPU 안내와 Kev-4B 카드의 24GB GPU 예시는 다른 구성을 가리킨다. 기반 모델·adapter·출력부·캐시와 게임 실행에 필요한 메모리를 함께 봐야 한다.
API와 아키텍처를 읽을 때 필요한 자료
질문 유형은 Primitives, 확률에서 confidence를 계산하는 방법은 Confidence, RLCD와 보정의 취지는 AI primer에 정리돼 있다.
Archer Hume의 조사는 Jev API를 관찰해 내부 구조를 추론하고 반복 요청·선택지 순서의 영향을 다룬다. API에서 관찰한 현상과 제안한 아키텍처 가설을 구분해 읽는다. Kev의 공개 구조가 Jev의 비공개 구현과 같다는 근거로 옮겨 쓰지 않는다.
검색과 확인 기록
2026-10-12 검색 질문
| 찾으려던 내용 | 사용한 검색어 | 읽은 자료 |
|---|---|---|
| Jev와 공개 구현은 어떤 관계인가? | Jev Kev decision model open source Hugging Face |
TypeSafe 소개·API 문서, Kev 저장소와 모델 카드, OpenJev·Mica 모델 카드 |
| 자기 데이터로 학습해 개선한 사례가 있는가? | site:github.com/jaredpalmer/kev finetune accuracy CFPB |
Kev의 추가 학습 예제와 모델 카드 |
| ‘결정 모델’은 같은 답을 보장하는 결정론적 구조인가? | Jev architecture deterministic Archer Hume |
Archer Hume의 Jev API 조사 |
검색 결과에서 원문을 따라 읽었고, 게임 사례는 공식 소개와 연결된 저장소까지 확인했다.
추가 확인 경로와 버전
| 수집일 | 검색어·확인 경로 | 확인 자료·버전 |
|---|---|---|
| 2026-10-15 | Mantella Skyrim Fallout 4 local LLM GitHub |
Mantella 코드 c0c1ae6d, 공식 소개와 Fine-Tuned Models 문서. 문서 브랜치 버전은 71e93802이다. |
| 2026-10-15 | CHIM Skyrim local LLM GitHub |
DwemerDynamics 문서 89aa67ae의 CHIM 소개와 Local LLM Guide. |
| 2026-10-12 | 기존 자료 조사에서 게임 행동 선택 사례를 분류했다. | Mica 모델 카드, TypeSafe 공식 데모, jevman b202e2ce. |
| 2026-10-15 | 생각 글에 적힌 https://github.com/rmalde/minecraft-agent 원문을 확인했다. |
Minecraft agent 78b40ed5의 README. |
내 프로젝트의 기록과 연결
Minecraft Agent Lab은 7be99fa 버전의 Qwen3.8-27B·Kev-4B 조합을 다룬다. 실행 조건과 야간 채집·전투·귀가 결과, 크리퍼 피해와 운영자 개입은 Minecraft 실험 기록에 모았다.
후속 조사에서 확인할 것
- 모델을 바꿀 때 가중치 revision, 기반 모델, 언어와 컨텍스트 조건을 확인한다.
- 자기 업무의 고정된 평가 데이터에서 기존 방식과 정확도·보정·전체 작업 시간을 비교한 자료를 찾는다.
- 게임 사례는 판단 시간과 행동 실행 시간을 나누고, 규칙 기반 대체 동작과 운영자 개입을 확인한다.
- 더 작은 모델이나 양자화를 쓴 결과는 같은 입력에서 품질과 메모리 사용을 함께 비교한다.
- Jev의 첫 공개일은 날짜가 명시된 공식 자료가 있는지 다시 확인한다. 현재 소개 페이지에는 공개일이 표시되지 않는다.
수집 이력
| 수집일 | 추가·수정한 내용 |
|---|---|
| 2026-10-12 | Jev·Kev·OpenJev·Mica의 공개 자료, 업무 적용과 Tetris·Doom·Pac-Man 사례를 수집했다. |
| 2026-10-15 | Mantella·CHIM과 Astra·Jev Minecraft 사례를 추가하고, 사례별 수집일을 표시한 누적 목록으로 통합했다. |