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First Graph Chooser Training
2026-10-08. 소스의 계산 과정과 한영 의도를 읽는 모델을 Go로 직접 학습했습니다. 모델은 Gooo에 선언한 후보 조합의 순서를 제안하고, Gooo는 실제 사례를 검사하며 조립을 이어갑니다. 외부 모델의 가중치를 가져오지 않았습니다.
파일명 처리, 정수 나눗셈, 재시도 판단을 사용했습니다. 세 프로그램에 여덟 요구, 여덟 후보 배치, 세 표현 방식을 적용해 576행을 만들었습니다. 작은 공유 신경망의 매개변수는 2,072개입니다. 학습 조건은 결과를 보기 전에 고정했습니다.
새 프로그램에 얼마나 적용되는지 보려고, 프로그램 하나를 통째로 학습에서 뺐습니다. 삼진 QAT 모델의 첫 선택 결과는 파일명 24/192, 나눗셈 10/192, 재시도 28/192였습니다. 의도 문장을 가린 조건은 각각 24/192였습니다. 아직 새 프로그램으로의 전이는 낮습니다.
전체 576행을 학습한 별도 모델은 같은 자료에서 297/576을 맞혔습니다. 학습 자료 안의 결과이며, 위의 프로그램 제외 평가와 함께 읽어야 합니다. 가중치, 행별 결과, 분할 명단과 학습 손실을 공개했습니다.
세 프로그램에 여덟 요구를 적용한 24개 조립을 세 방식으로 실행했습니다. 혼합 언어 표현과 한 가지 후보 배치로 고정했습니다.
| 최대 시도 수 | 모델 없는 순서 | 전체 자료 학습 모델 | 해당 프로그램 제외 모델 |
|---|---|---|---|
| 1 | 3/24 | 5/24 | 2/24 |
| 2 | 6/24 | 16/24 | 5/24 |
| 4 | 12/24 | 23/24 | 10/24 |
| 8 | 24/24 | 24/24 | 24/24 |
표는 선언한 사례를 모두 충족한 조립 수입니다. 8회 한도에서 실제 시도 수 합계는 108·63·120회였습니다. 학습에 포함한 프로그램에서는 후보 순서가 도움이 됐고, 제외한 프로그램에서는 고정 순서보다 더 많이 시도했습니다.
각 방식은 별도 실행 사례 128/128과 저장 재실행 128/128을 충족했습니다. 고유 입력 묶음은 16개이며 여덟 요구에 반복 적용했습니다. 조립마다 모델 호출은 한 번, 이후 후보 검사와 저장 재실행의 새 호출은 0번입니다. 시도 한도별 관측에서는 일부 필드만 맞은 상태도 남겼습니다.
학습된 모델을 작업장의 feature-audit에 연결했습니다. 입력은 576개로 구분되지만
첫 선택은 297개만 맞았으므로, Gooo 평가 함수는 후보 배치와 프로그램별 학습 분할을
점검하라는 chooser-gap 결과를 반환했습니다.
이 경로에서는 Go가 파일을 읽고 수를 세며, Gooo로 작성한 함수가 관측에서 다음 작업을 구성합니다. 모델을 쓰며 언어 도구를 개발하고, 그 결과를 다시 언어로 읽는 작은 실험입니다.
삼진 가중치 파일은 446바이트, 실행 텐서는 2,096바이트입니다. 스케일 8바이트, 메타데이터와 입력·실행 공간은 별도로 필요합니다. 다섯 삼진 값을 한 바이트에 담아 행렬 가중치당 1.6비트를 저장합니다.
준비된 배열 추론은 이 기기의 단일 관측에서 약 3.05~3.26µs였습니다. 소스 분석·모델 로드·사례 검사는 제외한 시간입니다. 실행 준비를 포함한 전체 학습·평가는 CPU에서 3.81초였고 최대 RSS는 약 101MiB였습니다. 이 실행은 GPU를 사용하지 않았으며, 호스트 전체 CPU 상승분은 측정하지 않았습니다.
작업장 PR #26을
main 96eeafbb에 병합했습니다. macOS 로컬 전체 검사와 Linux CI를 통과했고,
CI 원본을 내려받아 12개 모델의 가중치·메타데이터·전체 예측과 Gooo 평가가 같음을 확인했습니다.
검사 원본과 대조 범위.
배포된 Gooo 0.6.9 개발판을 사용했습니다. 새 가중치의 공개 위치는 GitHub이며, 이번 그래프 모델의 Hugging Face 업로드는 아직 완료하지 않았습니다. 다음 개선에 이번 프로그램을 사용하면 개발 자료로 취급하고, 별도의 새 프로그램으로 전이를 평가할 예정입니다.
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