Saram Consulting생명과학 품질 관리에서의 SFT vs. RL: 규제 준수를 가르칠 때와 판단력을 가르칠 때
지도 미세조정(SFT)은 LLM이 사내 SOP를 완벽히 준수하도록 만듭니다. 강화학습(RL)은 규제 기관이 주목하는 엣지 케이스에 모델이 견고하게 대응하도록 만듭니다. GxP 규제 대상 품질 시스템에 두 방식을 모두 도입하기 위한 아키텍처, 활용 사례, 그리고 구현 로드맵을 소개합니다.
글 읽기 →Saram 인사이트 (Saram Insights)
바이오텍, 인공지능, 규제 컴플라이언스의 융합에 관한 심층 전략 및 실전 아키텍처 분석.
하네스가 곧 해자(Moat)다: 프로덕션 AI를 위한 에이전트 하네스 엔지니어링의 의미
에이전트의 성능은 더 이상 모델 자체에만 좌우되지 않습니다. 동일한 LLM도 하네스에 따라 최대 6배의 성능 차이를 보입니다. 하네스의 구조와 생태계, 그리고 규제 환경에서 에이전트를 구축하는 이들에게 이 변화가 중요한 이유를 살펴봅니다.
글 읽기 →당신의 Claude Project Knowledge는 '섀도우 QMS'입니다 — 그리고 모든 감사관은 이를 알고 있습니다
GxP SOP를 Claude Enterprise Project Knowledge에 업로드하면 밸리데이션된 QMS 외부에서 통제되지 않는 문서 사본이 생성됩니다. 규제 기관 감사관이 지적할 구체적인 위반 사항과 이유, 그리고 그들이 요구하는 진정한 아키텍처를 살펴봅니다.
글 읽기 →청킹 계층: 임베딩 모델이 실행되기도 전에 GxP RAG 시스템이 실패하는 이유
일반적인 방식의 청킹은 생명과학 문서를 망가뜨립니다. SOP, 일탈(Deviation), CAPA, 작업 지침서(WI), 배치 제조 기록서를 위한 문서 유형별 맞춤 청킹 아키텍처와 함께, 규제 방어가 가능한 메타데이터 스키마, 평가 프레임워크, 컴플라이언스 통제 방안을 소개합니다.
글 읽기 →멀티 토큰 예측(MTP): 로컬 LLM 추론 분야 최대의 공짜 점심
MTP 기반 투기적 디코딩은 정확도 손실 없이 1.4~2.2배 빠른 생성 속도를 제공합니다. MTP의 동작 원리, 가장 큰 혜택을 받는 하드웨어, llama.cpp, vLLM 및 Unsloth Studio에서 Qwen3.6을 구동하기 위한 정확한 플래그 설정 방법을 상세히 알아봅니다.
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