LLM Analyzer · 특허 출원 중 기술
AI 모델의 동결 가중치가 무엇을 드러내는지 감사합니다. 모델을 실행하지 않고.
특허 출원 중인 결정론적 동결 가중치 LLM Analyzer 기술을 라이선스합니다. 프롬프트, 생성 또는 추론 없이 허가된 모델 체크포인트를 직접 검사하고, 학습된 내부 구조를 매핑하며, 선언된 방법과 계산 예산 아래 복구 가능한 지식 또는 측정된 저항에 대한 재현 가능한 감사 증거를 생성합니다.
체크포인트 직접 검사
프롬프트, 토큰 생성 또는 모델 추론 없이 허가된 동결 가중치를 분석하고 검사 대상과 실행 방법을 명확하게 유지합니다.
학습이 모델 내부에 형성한 내용을 매핑
지원되는 아키텍처에서 안정 요인, 방향성 연관, 다단계 경로, 분기, 대안 및 역방향 연결을 복구합니다.
복구 가능한 지식과 학습 데이터 노출 검사
선언된 방법, 모델 범위 및 계산 예산 아래 복구된 구조와 콘텐츠 또는 측정된 저항에 대한 증거를 생성합니다.
스크린샷을 믿는 대신 감사 재실행
라이선스 구현 패키지는 제한된 실행, 결정론적 재실행, 제어, 진단, 참조 벡터 및 독립 적합성 검사를 정의합니다.
Dense 및 mixture-of-experts 모델로 확장
현재 구현은 Gemma 및 Llama/MiniCPM 경로 재구성을 지원합니다. Qwen 및 Granite dense/MoE 검증은 동일하게 선언된 적합성 방법 아래 진행 중입니다.
방법, 구현 패키지 및 적용 권리 라이선스
LLM Analyzer 기술은 특허 출원 중입니다. 라이선스에는 clean-room 구현 명세, 의사 코드, 아키텍처 어댑터, 데이터 형식 및 테스트 벡터와 함께 출원 중인 신청 및 그 결과로 발생하는 특허에 대한 Steinborn IT 의 적용 권리 조건이 포함됩니다. 제3자 모델 가중치는 포함되지 않습니다.
라이선스 및 가격 상담
Gemma 및 Llama/MiniCPM 모델에서 기능적 경로 재구성을 입증했습니다. Qwen 및 Granite dense/MoE 검증은 진행 중이며, 모델별 복구 수치는 재현 가능한 측정을 완료한 후 제공합니다.