<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>JEV on 워프스페이스 블로그</title><link>https://blog.caveduck.io/ko/tags/jev/</link><description>Recent content in JEV on 워프스페이스 블로그</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.caveduck.io/ko/tags/jev/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>JEV 프롬프트 튜닝하기</title><link>https://blog.caveduck.io/ko/posts/llm-label-correction-loop/</link><pubDate>Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.caveduck.io/ko/posts/llm-label-correction-loop/</guid><description>수천 행의 학습 라벨에서 문제 행을 찾으려고 저비용 판정 모델 JEV의 프롬프트를 튜닝했다. 프롬프트를 분류기처럼 다루면 된다는 것, 그때 꼭 지켜야 하는 규칙 몇 가지, 그리고 안 지키면 생기는 일을 정리한다.</description></item><item><title>경량화 시리즈 #6, 지식 증류: 큰 모델의 지식을 작은 모델로</title><link>https://blog.caveduck.io/ko/posts/knowledge-distillation/</link><pubDate>Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.caveduck.io/ko/posts/knowledge-distillation/</guid><description>TypeSafe Jev의 등장과 며칠 만에 쏟아진 오픈 판정 모델들, 그리고 요즘 넓게 쓰이는 &amp;lsquo;증류&amp;rsquo;라는 말에서 출발해 지식 증류(KD)를 정리합니다. 작은 모델이 왜 잘 안 배우는지(NetAug 논문의 underfit 진단), temperature와 dark knowledge, 출력·표현·관계 중 무엇을 따라 하게 할지, LLM 시대의 KD, 그리고 캐릭터 채팅 서비스에 어디에 쓰면 되는지까지 다룹니다.</description></item></channel></rss>