Enterprise LLM Post-Training on TechLLM

Enterprise LLM Post-Training on TechLLMhttps://techllm.github.io/tags/enterprise-llm-post-training/Recent content in Enterprise LLM Post-Training on TechLLMHugokoWed, 14 Oct 2026 07:33:20 +0900한 회사에서 200개 넘는 서비스에 쓰던 여러 AI 모델을, 약한 부분만 따로 키운 뒤 하나로 합쳐서, 7배 큰 모델과 비슷한 품질을 더 싸게 쓰게 만든 방법.https://techllm.github.io/posts/from-production-traffic-to-post-training-building-a-self-hosted-llm-th/Wed, 14 Oct 2026 07:33:20 +0900https://techllm.github.io/posts/from-production-traffic-to-post-training-building-a-self-hosted-llm-th/데이터 주권 제약으로 자가 호스팅을 강제받는 대기업 환경에서, 200개 이상 내부 서비스로 분산된 LLM 트래픽을 단일 32B 모델로 통합한 사후학습(SFT+GRPO+SLERP) 레시피를 제시한다. 세 축(지시 따르기, 함수 호출, 내부 분포 정렬)별로 독립 GRPO 전문가를 학습해 이단 SLERP로 가중치를 합병함으로써, 파라미터 7배 큰 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507와 동등 이상의 품질을 절반 크기로 달성했다.