핵심 개념
Ego Pod (자아 의식 캡슐)
Ego Pod는 Ego의 핵심 엔진——완전 자동화된 훈련 파이프라인입니다. "수련 캡슐"처럼, 원시 데이터를 넣으면 당신을 이해하는 AI 모델을 자동으로 연성해 줍니다.
세 가지를 수행합니다:
- 수집 — 지정된 데이터 소스 (로컬 디렉토리/URL/클라우드 스토리지/...)에서 호스트 데이터 읽기
- 연성 — 원시 데이터를 훈련 코퍼스로 처리하고, 선정된 베이스 모델로 LoRA 어댑터 훈련
- 출력 — 다중 버전 (edition)의 Ego 모델 출력, 이전 버전 덮어쓰기
비유: Ego Pod는 "개인화 공장"과 같습니다. 일기, 채팅 기록, 업무 노트 (원료)를 넣으면, 자동으로 세척, 분류, 가공하여 최종적으로 "미니 버전의 당신" (완제품)을 출력합니다. 이 완제품은 스마트워치 (lite 버전)에도, PC (plus 버전)에도 넣을 수 있습니다. 같은 사람이 다른 사이즈의 옷을 입는 것과 같습니다.
데이터 소스 Ego Pod 출력
┌──────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌──────────────┐
│ Sense 데이터 │──┐ │ │ │ Ego-lite │
│ Action 데이터 │──┤ │ ① 데이터 수집 │ │ Ego-normal │
│ Thought 데이터 │──┼───→ │ ② 코퍼스 구축 │───────→ │ Ego-plus │
│ Skill 데이터 │──┤ │ ③ LoRA 훈련 │ │ Ego-super │
│ Credentials │──┘ │ ④ 다중 버전 출력 │ │ [custom...] │
└──────────────┘ └─────────────────┘ └──────────────┘
디렉토리/URL/클라우드 완전 자동·반복 실행 가능 이전 버전 덮어쓰기
Ego 모델 구조
각 Ego = 베이스 모델 + LoRA 어댑터
- 베이스 모델: 오픈소스 소형 파라미터 모델 (Qwen 3.5, Gemma 4 등), 범용 언어 및 추론 능력 제공. 비유: 베이스는 "골조 주택"과 같음——기본 구조와 설비는 있지만 개인적인 스타일은 없음.
- LoRA 어댑터: 호스트 데이터에서 훈련되어, 호스트의 개성, 선호도, 기억, 지식, 기술을 담당. 비유: LoRA는 "인테리어 플랜"——좋아하는 가구, 벽 색상, 조명 배치, 이것들이 집을 "당신의 집"으로 만듦.
베이스에는 개인화 정보가 포함되지 않으며, LoRA가 바로 "영혼"입니다.
베이스 교체는 이사와 같습니다: 원룸 (0.8B)에서 3룸 (4B)으로 이사하면 집은 커지지만, 인테리어 스타일 (LoRA)은 새 구조에 재적응해야 합니다. 좋은 소식은 Ego Pod가 이 "리모델링" 과정을 자동으로 완료해 준다는 것.
Edition 체계
Ego는 기본적으로 네 가지 버전을 제공하며, 다양한 컴퓨팅 파워의 단말에 적응합니다:
| Edition | 대상 단말 | 베이스 규모 | 전형적인 시나리오 |
|---|---|---|---|
| lite | 스마트워치, 녹음기, 드론, IoT 기기 | ~0.8B | 스마트워치에서 Ego-lite가 실행되며, 매일 7시 기상과 블랙커피 선호를 알고 있어 아침에 날씨와 일정 알림을 자동 푸시. 메모 작성 시 당신의 어투와 동일 |
| normal | 스마트폰, 태블릿 | ~2B | 스마트폰의 Ego-normal은 대화 습관을 이해하고, 이메일 초안 작성 시 자주 사용하는 표현과 서명 형식을 자동 사용 |
| plus | 고성능 PC, 로컬 서버 | ~4-9B | 노트북의 Ego-plus는 코딩을 보조하며, 코딩 스타일 (변수 명명 습관, 주석 스타일, 자주 사용하는 디자인 패턴)을 학습하여 당신이 직접 작성한 것 같은 제안을 제공 |
| super | 클라우드 서비스, GPU 클러스터 | ~27B+ | 클라우드의 Ego-super는 완전한 지식 베이스를 보유하고, 기술 리뷰에 대리 참석하여 당신 본인의 판단과 고도로 일치하는 의견을 제시 |
사용자 커스텀 edition을 지원하며, 자유롭게 명명 및 설정 가능.
예를 들어: 의사가 "clinic" edition (베이스 4B)을 커스텀 정의하여, 외래 진료 시나리오에 특화시키고, 문진 습관, 자주 사용하는 처방 템플릿, 환자 커뮤니케이션 스타일을 학습시킬 수 있음.
각 edition은 다른 규모의 베이스를 사용하며, 각각 독립적으로 훈련된 LoRA 어댑터 세트를 보유합니다.