모델 파일 준비
공개 업로드 전입니다. 보유한 로컬 GGUF 파일을 가져오거나, LM Studio에 이미 설치한 모델로 테스트할 수 있습니다.
로컬 파일 준비 완료 · 공개 업로드 대기WonseokJayJung/connectailab-uncensored
SHA-256: e3778c33ef70e204aea72469dbfea7462f8a0f5409a342c1e92ae9d900b2c1e4
LM Studio에 불러온 모델을 연결하고,
같은 질문으로 원본과 수정 모델의 답변을 비교합니다.
Qwen3 · 0.6B 기반 · 교육용 0.1 · Experimental
원리 그림과 기록된 답변을 확인합니다.
아래에서 설명할 항목을 선택하세요.
잡음이 걷히는 장면은 설명용 합성입니다. 실제 SD-Turbo 중간 프레임이 아니며, 마지막 이미지만 실제 생성 결과입니다.
우리 v0.1 GGUF의 파일 크기 예시. 이 장면은 연결 설명이며, 실제 API는 아래 Playground에서 실행합니다.
2026.10.09 · LM Studio · Q8_0 · temperature 0 · top_p 1 · seed 8 · 최대 512토큰 · /no_think. 기록 재생이며 새로운 추론 요청을 보내지 않습니다.
Qwen3-0.6B에 방향 성분 제거를 적용한 교육용 프로토타입입니다. 57개 쓰기 경로를 수정했고, 현재 공개 가중치 업로드는 준비 중입니다.
실제 비교에서는 우회 답변과 계산 오류가 남았습니다. 거절 감소와 일반 능력 유지가 충분히 검증된 완성 모델은 아닙니다.
상단 그래픽은 모델 내부 측정값이 아닌 설명용 시각화입니다.
실험 조건과 실제 답변 보기 ↗처음에는 2,048 토큰으로 가볍게 시작하세요.
파일 용량과 실행 메모리는 다릅니다. RAM 4GB 이상의 여유 공간은 출발 예산이며, 환경에 따라 더 필요합니다.
공개 업로드 전입니다. 보유한 로컬 GGUF 파일을 가져오거나, LM Studio에 이미 설치한 모델로 테스트할 수 있습니다.
로컬 파일 준비 완료 · 공개 업로드 대기WonseokJayJung/connectailab-uncensored
SHA-256: e3778c33ef70e204aea72469dbfea7462f8a0f5409a342c1e92ae9d900b2c1e4
모델을 불러오고 Developer 탭의 로컬 서버를 시작하세요. 이 컴퓨터 안에서 실행됩니다.
lms import ./connectailab-uncensored-0.6b-Q8_0.gguf --copy
lms load connectailab-uncensored --identifier connectailab-uncensored --context-length 2048
lms server start서버 주소를 확인하고 ‘모델 목록 연결’을 누르세요. 브라우저 연결에는 LM Studio의 CORS 설정이 필요할 수 있습니다.
로컬 테스트는 업로드 전에도 가능합니다.
API 토큰은 메모리에만 두며, 페이지를 닫으면 사라집니다.
질문은 지정한 내 컴퓨터의 LM Studio로 직접 전달됩니다. 이 페이지에는 대화 수집 서버가 없습니다. 비교할 때는 같은 조건으로 순서대로 실행합니다.
연결하고 질문을 보내면 실제 답변이 여기에 나타납니다.
연결하고 질문을 보내면 실제 답변이 여기에 나타납니다.
공백·문장부호를 제외한 기대 문장 일치와 내용의 정확성은 다릅니다. 아래 판정에 답변을 읽은 결과를 남겨 보세요.
① LM Studio의 Developer에서 서버가 켜져 있고 포트가 1234인지 확인하세요. ② Server settings의 Enable CORS를 확인하세요. ③ 인증을 켰다면 토큰을 입력하세요. ④ 브라우저가 로컬 네트워크 접근을 물으면 허용해야 연결됩니다. 외부 네트워크 공개는 필요하지 않습니다.
HTTPS 페이지에서 로컬 서버 접속이 차단되는 브라우저는 독립 실행 HTML을 받아 로컬 HTTP 서버로 열 수 있습니다. 내려받은 폴더에서 python3 -m http.server 8765 --bind 127.0.0.1을 실행하고 http://127.0.0.1:8765/connectailab-playground.html에 접속하세요. 기본 그래픽과 테스트 기능은 한 파일 안에 포함돼 있습니다.
거절 예상 질문과 일반 질문의 내부 표현을 모아, 두 평균의 차이로 후보 방향을 찾았습니다. 별도 질문으로 후보를 비교한 뒤, 선택한 성분이 출력에 전달되는 정도를 줄였습니다.
우리 실험은 24번 층에서 찾은 방향을 사용해 임베딩과 각 층의 출력 경로를 수정했습니다. 새 지식을 가르치거나 모든 상황의 행동을 통제하는 장치는 아닙니다.
NeurIPS 2024 논문 읽기 ↗개입 전: 원래 표현에 보라색 방향 성분이 남아 있습니다.
h′ = h − α · (h · u) · uCPU FP32에서 실제 수정·저장·재로딩을 완료했습니다. 저장 전후 logits 차이는 0이었고 답변도 같았습니다. 아래는 네 개의 시험 질문으로 본 작은 실험이며, GGUF 성능을 측정한 표는 아닙니다.
2026.10.09 · Qwen3-0.6B · Transformers 4.57.6
큰 벤치마크·Colab GPU 전체 실행은 미검증.
| 비교 조건 | 거절 문구 감지 | 정답 문자열 일치 |
|---|---|---|
| 원본 모델 | 4 / 4 | 1 / 4 |
| 무작위 방향 제거 | 4 / 4 | 1 / 4 |
| 저장 후 재로딩 | 0 / 4 | 1 / 4 |