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TL;DR
ADHD 환자는 할 일을 알고도 시작하지 못하는 실행 기능 장애를 겪으며, 기존의 할 일 목록 도구는 오히려 압박감을 준다. 이 프로젝트는 Gemma 3 12B 모델을 기반으로 LoRA 기법을 적용하여, 사용자의 상황을 이해하고 따뜻한 어조로 즉각적인 작은 행동을 제안하는 모델을 학습시켰다. 데이터셋 품질이 모델 크기보다 중요하다는 원칙하에 ADHD 경험을 반영한 데이터를 구축했다. Hugging Face Space에 배포된 이 모델은 기존의 구조화된 답변 대신 자연스러운 대화로 사용자의 심리적 장벽을 낮춘다.
대상 독자
LLM 파인튜닝을 통해 특정 사용자 경험을 개선하려는 개발자 및 ADHD 관련 보조 도구에 관심 있는 사용자
의미 / 영향
이 프로젝트는 범용 모델을 특정 심리적 상태나 행동 패턴에 맞춰 미세 조정함으로써, 기존 생산성 도구가 해결하지 못한 실행 기능 장애 영역에 실질적인 도움을 줄 수 있음을 보여준다. 데이터셋 품질 중심의 접근 방식은 소규모 모델로도 특정 도메인에서 높은 사용자 만족도를 이끌어낼 수 있음을 시사한다.
섹션별 상세
ADHD 뇌는 할 일을 몰라서가 아니라 시작하는 과정에서의 심리적 마비를 겪는다. 기존의 체크리스트 기반 도구는 오히려 부담을 가중시켜 실질적인 도움을 주지 못한다.
NeuroBait는 Gemma 3 12B 모델을 베이스로 16-bit LoRA를 적용하여 파인튜닝했다. 모델 크기보다 데이터셋의 품질이 모델의 목소리를 결정한다는 점을 확인했다.
학습 과정에서 r=16, alpha=16, dropout=0 설정을 사용했으며, Modal.com의 H100 80GB GPU를 활용했다. 배포 시에는 4-bit NF4 양자화로 메모리 효율을 최적화했다.
파인튜닝된 모델은 할 일 목록을 나열하는 대신, 사용자의 상황을 공감하고 즉시 실행 가능한 아주 작은 행동 하나를 따뜻한 어조로 제안한다.
기술
- Gemma 3
- LoRA
- Unsloth
- Hugging Face
- Gradio
- bitsandbytes
활용 사례
- ADHD 실행 기능 장애 보조
- 심리적 마비 해소
- 개인 맞춤형 생산성 도구
언급된 리소스
DemoNeuroBait Space
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 09.수집 2026. 06. 09.출처 타입 RSS
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