
Model Train
모델에게 Mac 쓰는 법 가르치기
기업이 지금 쓰는 Mac 소프트웨어를 위한 데이터셋과, 그것으로 학습시킨 Qwen3.5-9B 모델.
- 데이터셋
- 450개 작업, 15,854단계
- 베이스 모델
- Qwen3.5-9B
- 동작 점수
- 0.33 → 0.77
데이터
macOS, 영상 편집, Blender, Godot에서 가장 많이 본 튜토리얼 175개를 450개 작업으로 바꿨습니다. 모든 클릭, 키 입력, 드래그에 그 이유와 화면의 정확한 지점을 붙였습니다.
라벨은 모델이 만들고 표본으로 검사합니다. 1,015단계를 표본 검사한 결과, 클릭의 약 90%가 올바른 대상에 닿았고 동작의 약 70%가 완전히 정확했습니다.
모델
화면을 읽을 수 있으면서도 Mac 한 대에서 돌아가는 Qwen3.5-9B를 골라, 이 데이터셋으로 LoRA 어댑터를 학습시켰습니다.
고정된 477단계 오프라인 테스트에서 동작 점수가 0.33에서 0.77로 올랐습니다. 공식 벤치마크가 아닌 자체 오프라인 테스트이며, 향상의 일부는 답변 형식을 익힌 데서 옵니다.
다음 단계
실제 작업에서의 실시간 평가. 다음 동작이 맞는지만이 아니라 성공, 실수에서의 회복, 헛된 동작까지 모두 셉니다.
모든 의뢰는 대화에서 시작됩니다.
어떤 일인지, 어떤 데이터를 갖고 있는지, 어디에서 돌아가야 하는지 알려 주세요. 영업일 기준 2일 안에 답장드립니다.
프로젝트 문의biz@random-walk.co.jp