나는 정확히 1년 전에 Jev 아키텍처를 직접 만들어 모델, 데이터셋, 논문과 함께 완전히 오픈소스로 공개했다
원문 제목 — I literally built the Jev architecture one year back and completely open-sourced it with model, dataset and paper
📄 전문 번역
지금 모두가 자동회귀 방식이 아니면서 JSON 스키마로 번개처럼 빠른 확률 예측을 수행하는 아키텍처에 대해 이야기하고 있다. 나는 정확히 1년 전인 2025년 3월에 이 작업을 진행해 arXiv 논문을 발표했고, PyPI 패키지와 학습 데이터셋과 함께 모델을 허깅페이스에 공개했다. 그리고 1년 후, 프런티어 랩이 등장해 기술 논문도, 공개 가중치도, 공개 데이터셋도 없이 마치 획기적인 돌파구인 것처럼 같은 아이디어를 제안했다. 나는 이 서브레딧에 내 접근 방식을 게시했다. 참고로 주요 가이딩 모델은 임베딩 모델이나 LLM이 아니라 강화학습(RL)이다.
관련 링크로 레딧 게시물, arXiv 논문, 허깅페이스의 모델 페이지와 데이터셋 페이지가 공유되어 있다.
또한 2025년 9월에 발표된 두 번째 연구도 지금 Jev가 제안한 것과 정확히 같은 내용이었으며, 해당 논문 역시 arXiv에 공개되어 있다.
내 모델은 시퀀스 임베딩 위에서 PPO를 적용해 턴별 전환 궤적(0.0에서 1.0 사이의 확률)을 출력한다. Jev는 병렬 샘플링(RLCD로 학습됨)을 사용해 신뢰도 분포와 스키마 선택을 출력한다. 수개월간의 노력과 땀, 잠 못 이룬 밤으로 만들어낸 것이 수직적 사용 사례에서는 아키텍처적으로 유사함에도, 프런티어 랩이 수평적인 것을 만들었기 때문에 마땅한 지원을 받지 못한다는 사실은 정말 답답한 일이다. 오픈소스의 이야기란 대체로 이런 것이다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
r/LocalLLaMA에 올라온 이 게시물에서 작성자는 2025년 3월 arXiv에 논문을 발표하고 허깅페이스에 모델과 데이터셋을 공개했으며, 1년 후 프런티어 랩이 기술 논문과 공개 가중치, 공개 데이터셋 없이 유사한 아키텍처를 발표한 것에 대해 불만을 토로한다. 작성자의 모델은 시퀀스 임베딩 기반 PPO 강화학습으로 턴별 전환 확률을 출력하고, Jev는 RLCD로 학습된 병렬 샘플링으로 신뢰도 분포와 스키마 선택을 출력한다고 설명한다. 댓글에서는 증거 제시를 환영하는 반응과 함께 해당 모델의 비즈니스 모델, 그리고 강화학습 기반 접근이 어떻게 해자가 될 수 있는지에 대한 의문이 제기되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
당신과 당신의 작업에 감사한다. 이 녀석들이 어디선가 갑자기 나타나 이 폐쇄 소스 '혁신'을 홍보한 뒤에 누군가 이런 증거를 들고 나와 주길 바랐다.
나는 그들의 비즈니스 모델을 이해하지 못하겠다. 조만간 그들이 하는 일과 같은 것을 수행하는 소형 모델이 등장할 것이라고 본다. 물론 모델 호스팅에 요금을 청구할 수는 있겠지만, 대형 GPU를 많이 요구하는 거대 모델은 아닌 것으로 보인다.
그들은 순수한 강화학습 모델이라고 생각한다.
그래, 그건 알겠다. 그게 어떻게 해자(진입장벽)가 되는가?