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6월에 접어들며 마음지기 팀은 1학기 캡스톤 디자인의 굵직한 개발을 모두 마치고, 릴리즈를 위한 안전망 구축과 최종 발표 준비에 총력을 기울였습니다.

5월의 마지막 주(27일~30일), 저희는 대망의 4차 파인튜닝(fine_tuning_4) 결과를 갈무리하고 시스템의 뼈대를 굳히는 작업에 매진했습니다.

5월 21일과 22일, 마음지기 캡스톤 팀은 대규모 데이터 생성과 4차 파인튜닝(fine_tuning_4) 준비에 돌입했습니다.

5월 19일과 20일 이틀 동안은 3차 파인튜닝(fine_tuning_3)의 평가 자동화와 더불어, 실제 앱(App) 서비스 구축을 위한 백엔드/프론트엔드 기능 고도화 작업이 병렬로 진행되었습니다.

제가 이전에 "5월 13일이 마음지기 5월 개발의 마지막일 것"이라고 착각했던 것을 정정합니다! 5월 17일, 어마어마한 양의 백엔드 연동 테스트와 보고서 작업이 몰아쳤습니다.

어제 발견했던 하드코딩 버그를 모두 고치고, 드디어 제대로 된 2차 파인튜닝 모델들의 추론(Inference) 테스트를 재개한 5월 13일입니다.

LoRA 하이퍼파라미터 실수(alpha/rank 설정 오류)를 바로잡기 위해 야심 차게 시작했던 2차 파인튜닝(fine_tuning_2) 병렬 학습이 5월 12일 마침내 끝이 났습니다!

5월 7일은 그동안 피땀 흘려 파인튜닝한 총 5개의 모델(Llama3.3-70B, DSR1-70B, HCX-Omni-8B, Qwen35-9B, HCX-Text-1.5B)의 결과를 집대성하고, 본격적인 시각화와 로컬 환경 구성을 진행한 날입니다.

4월 5일은 그동안 진행해 온 고된 데이터 전처리 과정(v1~v4)을 갈무리하는 최종 보고서를 작성하고, 동시에 본격적으로 마음지기 웹 서비스의 얼굴이 될 프론트엔드 프로젝트를 킥오프한 날입니다.

마음지기 프로젝트의 핵심 엔진이 될 Llama 3.1 모델을 훈련시키기 위해, 방대한 양의 대화 데이터를 모델이 학습할 수 있는 형식으로 가공하기 시작한 4월 1일의 기록입니다.

마음지기 프로젝트의 초기 방향이었던 국방컨벤션 예약 알람 앱의 안드로이드 빌드 테스트를 진행하는 동시에, 본격적으로 인공지능 기반 프로젝트로의 전환을 암시하는 Llama 3.1 파인튜닝 데이터 전처리를 처음 시작한 3월 31일의 기록입니다.

마음지기 프로젝트의 초기 아이디어였던 '국방컨벤션 예약 알람' 애플리케이션의 개발을 본격적으로 시작한 3월 30일의 기록입니다. 지난번 세웠던 코딩 규칙을 바탕으로 구체적인 프로젝트 진행 계획을 수립하고, 테스트 주도 개발(TDD)을 위한 기반을 다졌습니다.

마음지기 캡스톤 프로젝트의 대장정이 처음 시작된 2026년 3월 26일의 기록입니다. 당시에는 현재의 '마음지기'라는 이름 대신 단순한 안드로이드 알람 애플리케이션 기획으로 프로젝트의 첫발을 내디뎠습니다.