Fable-5 코딩 트레이스로 LiquidAI의 LFM2.5-230M 미세 조정(fine-tuned) - 기대 이상의 성능
요약
Fable-5 코딩 트레이스를 활용하여 LiquidAI의 LFM2.5-230M 모델을 미세 조정하고 GGUF 형식으로 배포했습니다. 230M 규모의 초소형 코딩 에이전트 모델로, 로컬 환경에서 효율적으로 실행할 수 있습니다.
핵심 포인트
- Fable-5 트레이스를 이용한 LFM2.5-230M 미세 조정 완료
- GGUF 형식(Q4_K_M, Q8_0, F16) 지원으로 로컬 실행 가능
- 4096 컨텍스트 길이를 가진 초소형 코딩 에이전트 모델
- 매우 작은 파라미터 규모 대비 기대 이상의 성능 제공
Fable-5 트레이스(traces)를 사용하여 LiquidAI의 LFM2.5-230M을 미세 조정(fine-tuned)하였으며, GGUF 형식으로 배포했습니다.
매우 작은 230M 규모의 코딩 에이전트(coding-agent) 모델입니다. 4096 컨텍스트 길이(ctx)로 학습되었습니다. Q4_K_M / Q8_0 / F16 형식으로 내보내기(exported)되었습니다. 로컬에서 실행 가능합니다.
저장소(repo):
https://hf.co/AKMESSI/lfm2.5-230m-fable-5
제출자: /u/akmessi2810
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