가제: 제약된 로컬 하드웨어에서 한국어 LLM 면접관의 품질·지연·동시성 트레이드오프 — 클라우드 LLM 대체 가능성에 대한 실증 연구 대상 시스템은 StackUp 이며, 운영 프롬프트와 실제 부하 특성을 그대로 사용한다.
| 문서 | 내용 |
|---|---|
outline.md |
논문 목차 초안과 장별 자료 대응표 (가장 먼저 볼 것) |
research-design.md |
연구 질문 RQ1~RQ7, 가설, 분석 계획, 대체 가능성 판정 기준 |
related-work.md |
선행연구 정리와 연구 공백 |
quantization-study.md |
RQ2 — 비트 폭·한국어 보정 행렬·재양자화 |
prefill-scaling.md |
RQ3·RQ5 — 입력 길이와 첫 응답 시간, 토크나이저 효율의 지연 환산 |
latency-experiment.md |
RQ3 — 개방형 Poisson 부하, 프리픽스 캐시, 처리 용량 경계, 에너지 |
tokenizer-efficiency.md |
RQ5 — 한국어 토크나이저 효율 |
judge-panel-analysis.md |
RQ6 — 3계열 판정자 패널, 일치도, 같은 계열 편향 |
label-verification.md |
정답 라벨 독립 검증 (LLM 2차 주석자) |
stats/round1-stats.md, stats/round2-stats.md |
1·2라운드 데이터 통계 재분석 |
human-eval/README.md |
인간 평가 키트 (라벨 시트·루브릭·절차) |
model-provenance.md |
모델 파일 출처·직접 만든 양자화본 명령·삭제 기록 |
| 경로 | 내용 |
|---|---|
quant/kld/ |
양자화본과 원본의 분포 차이 측정 원문 |
quant/raw/, quant/analysis/ |
양자화 조건별 모델 출력과 자동 지표 |
judges/ |
판정자 원 응답과 패널 점수 |
latency/ |
개방형 부하 요청별 기록, GPU 전력 원격 측정 |
prefill/ |
입력 길이별 첫 토큰 지연 원자료 (모델 3종 × 6단계 × 5회) |
human-eval/ |
라벨 시트와 2차 주석자 응답 |
평가 하네스는 ai/scripts/llm_eval/ 에 있다. 각 문서 머리말에 사용한 명령과 원자료 경로를 적어 두었다.