StepFun, onPanda를 오픈소스로 공개했다고 밝혀

StepFun은 LLM 데이터 주석과 모델 검사에 내부적으로 쓰던 도구 onPanda를 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 작업 흐름은 오류를 찾고, 토큰을 고친 뒤, 모델이 이어서 생성하게 하는 방식이다.

데이터 주석에서 StepFun은 수동 후편집보다 주석 시간 중앙값이 52% 낮다고 보고했다. onPanda는 하나의 작업 흐름에서 지도 미세조정 데이터와 선호 데이터를 만들 수 있으며, 모델의 재샘플링 기준 대비 on-policy 충실도는 ΔPPL 1% 미만이라고 밝혔다. 긍정 예시와 부정 예시가 짝을 이루는 토큰 단위 지도와 이미지, 오디오, 비디오에 걸친 에이전트 궤적 주석도 설명했다.

모델 검사와 디버깅에서 StepFun은 onPanda가 토큰 확률과 top-k 대안을 보여주고, 토큰 단위로 디코딩을 조정하며, 브라우저에서 SVG 생성, 웹 개발, 에이전트 작업을 처리할 수 있다고 밝혔다. 모바일 친화 버전은 onpanda.diyer22.com에서 이용할 수 있고, 논문은 Hugging Face Papers에 있다.