신규 포스팅 작성 : OpenAI의 새로운 오픈소스 모델 패밀리, GPT OSS를 환영합니다! #109
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hyeonseo2
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Nov 15, 2025
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hyeonseo2
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hyeonseo2
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좋은 번역 감사합니다 👍 아래 몇 가지 리뷰를 남겼습니다!
eehyo
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Nov 16, 2025
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eehyo
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eehyo
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좋은 번역 감사합니다! 주요 용어들을 통일하여 수정해두었습니다 :) 마지막에 Acknowledgements 부분이 생략되어 있는 것으로 보이는데 혹시 의도하신 건지 확인 부탁드립니다!
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| 커뮤니티에 더 나은 영향력을 제공하기 위해, 이 모델들은 최소한의 사용 정책과 함께 Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다: | ||
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| > 우리는 도구가 안전하고 책임감 있게, 그리고 민주적으로 사용되기를 바라며, 동시에 사용 방식에 대한 여러분의 통제권을 최대화하고자 합니다. gpt-oss를 사용함으로써 모든 관련 법규를 준수하는 데 동의하게 됩니다. |
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| > 우리는 도구가 안전하고 책임감 있게, 그리고 민주적으로 사용되기를 바라며, 동시에 사용 방식에 대한 여러분의 통제권을 최대화하고자 합니다. gpt-oss를 사용함으로써 모든 관련 법규를 준수하는 데 동의하게 됩니다. | |
| > 우리는 우리의 도구가 안전하고 책임감 있으며 민주적으로 사용되기를 바라며, 동시에 여러분이 이를 어떻게 사용할지에 대한 최대한의 통제권을 갖기를 원합니다. gpt-oss를 사용하는 경우, 관련 법규를 모두 준수해야 합니다. |
좀 더 자연스럽게 수정해보았습니다!
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안녕하세요 효정님, 뒤에 Acknowledgements는 일부러 누락시켰습니다! 오탈자 및 잘못 번역한것들 검수해주셔서 감사합니다 :)
| print(tokenizer.decode(generated[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) | ||
| ``` | ||
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| 이 코드는 [이전 블로그 포스트](https://huggingface.co/blog/hello-hf-kernels)에서 설명한 대로 `kernels-community`에서 최적화되고 프리컴파일된 커널 코드를 다운로드합니다. transformers 팀이 코드를 빌드하고 패키징하고 테스트했으니 안심하고 사용하셔도 됩니다. |
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| 이 코드는 [이전 블로그 포스트](https://huggingface.co/blog/hello-hf-kernels)에서 설명한 대로 `kernels-community`에서 최적화되고 프리컴파일된 커널 코드를 다운로드합니다. transformers 팀이 코드를 빌드하고 패키징하고 테스트했으니 안심하고 사용하셔도 됩니다. | |
| 이 코드는 [이전 블로그 포스트](https://huggingface.co/blog/hello-hf-kernels)에서 설명한 대로 `kernels-community`에서 최적화된 사전 컴파일 커널 코드를 다운로드합니다. transformers 팀이 코드를 빌드하고, 패키징하고, 테스트까지 완료했기 때문에 안심하고 사용하셔도 됩니다. |
ahnjj
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Nov 17, 2025
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ahnjj
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ahnjj
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흥미로운 주제 알려주셔서 감사해요~! 아주 사소한 부분만 리뷰드립니다 ㅎㅎ
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| # 모델 평가하기 | ||
| GPT OSS 모델은 추론 모델입니다. 따라서 평가 시 매우 큰 생성 크기(최대 새 토큰 수)가 필요합니다. 모델의 생성 결과에는 먼저 추론 과정이 포함되고, 그 다음에 실제 답변이 나오기 때문입니다. 생성 크기가 너무 작으면 추론 중간에 예측이 중단될 위험이 있으며, 이는 위음성을 발생시킬 수 있습니다. 메트릭을 계산하기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 instruction 평가에서 파싱 오류를 방지하기 위해 필수적입니다. |
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| GPT OSS 모델은 추론 모델입니다. 따라서 평가 시 매우 큰 생성 크기(최대 새 토큰 수)가 필요합니다. 모델의 생성 결과에는 먼저 추론 과정이 포함되고, 그 다음에 실제 답변이 나오기 때문입니다. 생성 크기가 너무 작으면 추론 중간에 예측이 중단될 위험이 있으며, 이는 위음성을 발생시킬 수 있습니다. 메트릭을 계산하기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 instruction 평가에서 파싱 오류를 방지하기 위해 필수적입니다. | |
| GPT OSS 모델은 추론 모델입니다. 따라서 평가 할 때 필요한 생성 크기(최대 새 토큰 수)가 매우 큽니다. 모델의 생성 결과에는 먼저 추론 과정이 포함되고, 그 다음에 실제 답변이 나오기 때문입니다. 생성 크기가 너무 작으면 추론 중간에 예측이 중단될 위험이 있으며, 이는 위음성을 발생시킬 수 있습니다. 메트릭을 계산하기 전에 모델 답변에서 추론 과정을 제거해야 하는데, 특히 수학이나 instruction 평가에서 파싱 오류를 방지하기 위해 필수적입니다. |
자연스럽게 앞뒤를 바꾸어 보았어요~!
Co-authored-by: Hyeonseo Yun <[email protected]>
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개인사로 작업이 늦어져서 죄송합니다, 조금 더 문장을 native하게 번역하려고 노력했습니다!