ILHO AHN

Mini Research

Experiments driven by personal curiosity

LLM SYSTEMS Where Sparse-Backed Preference Packing Reduced DPO Training Cost A DPO efficiency note evaluating sparse-backed execution for prior preference packing and prefix sharing ideas.

LLM EVAL 4B급 Gemma3와 Gemma4 한국어 SFT 비교: 품질, 학습, 노이즈 Gemma3와 Gemma4를 한국어 instruction 환경에서 비교했다. base 품질, QLoRA SFT 후 성능, 학습 효율, 입력 노이즈 안정성을 정리한다.

1. LLM EVAL Reporting Fixed-Budget Tool-Use DPO as Recipe-Checkpoint Profiles A fixed-budget tool-use DPO comparison is better reported as a recipe-checkpoint profile than as a single recipe winner.
2. BIO ML Carbon-3B: 6-mer token phase sensitivity 측정 Carbon-3B로 BRCA2 MVE SNV를 점수화할 때 6-mer token phase가 score IQR 대비 얼마나 흔드는지, FNS가 그 흔들림을 얼마나 줄이는지 점검한 노트.
3. PROTEIN ML 작은 backbone 생성/편집 모델에서 designability를 만드는 구조 단서 수준 작은 backbone 생성/편집 모델에서 국소 기하 정보, 약한 topology 단서, 자연 단백질 구조 core 조건을 비교해 designability에 필요한 구조 단서 수준을 정리한다.
4. BIO ML OpenBind prediction score를 구조 신호로 읽을 수 있을까 OpenBind EV-A71 2A release에서 공개 prediction score가 측정 pKD와 보이는 상관이 MW+cLogP 영향을 뺀 뒤에도 유지되는지 점검한 노트.
5. SINGLE CELL ML HSPC hierarchy low-anchor benchmark: pca30-B3와 nested scGPT fusion normal cHSPC fine-state recovery에서 pca30-B3 기준과 nested scGPT 결합의 outer-test primary-score 개선, 보정과 확률 오차 한계를 정리한다.
6. PROTEIN ML Low-label Protein Fitness 실험: Frozen ESM2와 LoRA의 label budget 비교 라벨을 많이 모으기 어려운 protein fitness 예측에서 frozen ESM2 embedding만 쓰는 방법과 LoRA로 조금 적응시키는 방법을 같은 label budget 안에서 비교한다.