측정 가능한 결과를 만드는 한국 AI 1위 플랫폼

두 모델을 합칠 때 모든 층에 같은 비율을 쓰면, 한쪽의 강점과 다른 쪽의 약점이 함께 섞여 성능이 무너집니다. 층별 기능적 중요도를 정량화해 병합 비율을 다르게 줍니다. 어텐션과 FFN에 같은 값을 쓰지 않습니다.

쉽게: 요리 두 개를 섞을 때 국물과 건더기를 같은 비율로 섞지 않는 것.

아키텍처 계열이 다르면 텐서 모양과 역할이 달라 그냥 합칠 수 없습니다. 텐서 단위로 호환성 점수를 매겨, 교배 가능한 텐서와 이식만 가능한 텐서를 자동으로 나눕니다. 추가 학습이 필요 없습니다.

쉽게: 장기 이식과 같습니다. 아무 장기나 옮길 수 없고, 맞는지부터 검사한 다음 옮길 것과 이어 붙일 것을 나눕니다.

한 번 합치고 끝내면 거기서 멈춥니다. 자식 모델을 다시 부모로 삼아 세대를 누적하고, 진화가 정체되면 부모 텐서를 되돌려 다양성을 강제로 주입합니다.

쉽게: 한 세대로 끝내지 않고 계속 교배하되, 근친이 되어 갈 때 바깥 피를 섞어 주는 것.