https://techllm.github.io/categories/ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8/Recent content in AI-모델 on TechLLMHugokoWed, 24 Jun 2026 11:10:00 +0900https://techllm.github.io/posts/datalab-lift-9b-schema-pdf-extraction/Wed, 24 Jun 2026 11:10:00 +0900https://techllm.github.io/posts/datalab-lift-9b-schema-pdf-extraction/Datalab이 공개한 lift는 9B 파라미터의 오픈웨이트 비전 모델입니다. JSON 스키마를 그대로 입력으로 받아, 스키마에 맞는 JSON을 출력하도록 디코딩 자체를 제약합니다. 다중 페이지 PDF를 한 번에 읽고, 값이 없을 땐 환각 대신 null을 돌려주도록 학습됐습니다. 필드 정확도 90.2%, 중앙값 9.5초로 자체 호스팅 가능한 모델 중 가장 빠른 축에 듭니다.https://techllm.github.io/posts/mistral-ocr-4-structured-output-rag/Wed, 24 Jun 2026 09:16:00 +0900https://techllm.github.io/posts/mistral-ocr-4-structured-output-rag/Mistral이 새로 공개한 OCR 4는 단순히 문서에서 글자를 뽑아 주는 도구가 아닙니다. 글자가 페이지 어디에 있는지(바운딩 박스), 그 덩어리가 무엇인지(제목·표·수식·서명 같은 블록 분류), 모델이 얼마나 확신하는지(페이지·단어별 신뢰도)까지 한꺼번에 돌려줍니다. 170개 언어를 지원하고 컨테이너 하나로 자체 호스팅이 되며, 가격은 1,000페이지에 4달러. RAG·에이전트·기업 검색 파이프라인의 '인용 가능한 입력'으로 설계됐다는 점이 핵심입니다.