Large Language Models
파라미터 효율 파인튜닝, 장문 추론, 한국어 성능 최적화를 위한 학습 레시피를 연구합니다.
About
연구와 구현, 그 사이의 간극을 좁힙니다.
JinsLab은 최신 AI 논문을 빠르게 검증하고, 비즈니스 컨텍스트에 맞춰 모델을 재구성합니다. 범용 모델의 한계를 이해한 위에서 도메인 지식을 학습 파이프라인에 녹여내는 것이 우리의 방식입니다.
파트너가 풀어야 할 진짜 문제를 먼저 정의하고, 필요한 만큼의 모델·데이터·인프라만을 선택합니다. 과장된 약속 대신, 측정 가능한 결과로 이야기합니다.
12+
엔터프라이즈 파트너십
40+
프로덕션 배포 모델
8편
최상위 학회 논문
99.5%
서비스 가동률 SLA
Research Areas
우리가 집중하는 네 가지 영역.
핵심 문제에 초점을 맞추고, 깊이 있게 탐구합니다.
Multimodal AI
텍스트·이미지·오디오를 정렬하는 표현 학습으로 검색, 생성, 이해 과제의 경계를 확장합니다.
Agentic Systems
계획·도구 사용·자기 검증이 가능한 멀티 에이전트 아키텍처와 평가 프레임워크를 설계합니다.
Applied ML
이상 탐지·예측·최적화 등 산업 현장의 의사결정을 돕는 도메인 특화 모델을 구축합니다.
Services
연구 역량을 제품으로 옮겨 드립니다.
컨설팅부터 운영까지, 필요한 단계만 함께합니다.
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01AI 전략 컨설팅비즈니스 문제의 AI 적합성 진단과 로드맵 설계.
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02맞춤형 모델 파인튜닝도메인 데이터 기반 LLM·비전 모델 학습과 평가.
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03에이전트 파이프라인 구축도구 통합, 메모리, 안전장치까지 갖춘 운영형 에이전트.
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04MLOps & 프로덕션 배포추론 최적화, 모니터링, 지속 학습 파이프라인.
Process
검증된 4단계 협업 프로세스.
짧은 사이클, 빠른 피드백, 측정 가능한 지표로 움직입니다.
01
Discovery
문제 정의와 데이터 현황 파악, 성공 지표 합의.
02
Design
아키텍처·모델 후보 선정과 빠른 PoC 설계.
03
Build
학습·평가 루프를 갖춘 프로토타입 개발과 반복.
04
Deploy
프로덕션 배포, 모니터링, 지속적인 성능 개선.
Contact
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