Schemer.
온디바이스 추출. 어떤 텍스트든 당신의 스키마에 맞춰 타입이 잡힌 항목을 뽑고, 본문에 없는 항목은 비워 둡니다.
데모
타입이 잡힌 JSON, 검증 계층 없이.
“다음 주 목요일 1시에 Priya와 점심”이라고 쓰면 이벤트에 타입이 잡힙니다: 날짜는 기기 시계를 기준으로 해석되고, 소요 시간은 숫자, 제목은 문자열입니다. 파싱 단계도, 스키마 검증도, 재시도 루프도 없습니다.
지어내지도 않습니다. Schemer는 91%의 경우에 빠진 항목을 비워 두는데, 프롬프트를 받은 LLM은 18~43%에 그칩니다. 뽑아낸 문자열은 문자 오프셋이 붙은 입력의 그대로의 부분 문자열이므로, 감사는 부분 문자열 확인으로 끝납니다. Schemer는 OpenAI와 Gemini가 받는 형태인 평범한 JSON Schema로 동작하며, 13개 언어 중 어느 것으로든 가능합니다.
한 번도 본 적 없는 스키마에서 0.800.
Schemer는 한 번도 본 적 없는 스키마에서 0.800을 기록합니다. 211M 파라미터, 111MB입니다. 이보다 점수가 높은 모델은 크기가 40배 이상뿐입니다.
별도 레코드 9,021건에 대한 내부 평가로, 경쟁 모델도 동일한 별도 세트에서 실행되었습니다.
자연어를 일정 항목으로
“다음 주 목요일 1시에 Priya와 점심, 약 한 시간”을 타입이 지정된 이벤트로 바꿉니다. 제목, 시작 일시, 소요 시간, 반복입니다. 키보드나 메모 앱 안에서, 기기에서 오프라인으로 실행됩니다.
메시지를 구조화 레코드로
채팅 메시지, 이메일, 스캔한 메모를 CRM 리드, 주문, 청구서로 바꿉니다. 이름, 이메일, 금액, 날짜가 실제 타입으로 디코딩되어 도착하고, 빠진 항목은 null로 오며, 레코드는 파싱 단계 없이 저장할 준비가 됩니다.
온디바이스 에이전트와 폼 자동 채우기
로컬 에이전트에 JSON Schema와 자유 형식 텍스트를 주면, 받은 타입이 잡힌 JSON이 동작을 실행하거나 폼을 미리 채웁니다. 클라우드 LLM도, 호출당 비용도 없습니다.
모델이 하는 일
- OpenAI와 Gemini가 받는 것과 같은 평범한 JSON Schema로 동작하며, 그에 맞는 타입이 잡힌 JSON을 씁니다.
- 문자열, 숫자, 불리언, 일시, 라벨, 배열을 실제 타입으로 디코딩합니다.
- 명시적 부재 탐지: 값을 지어내는 대신 필드를 누락으로 보고합니다.
- 언어별 설정 없이, 하나의 모델로 13개 언어에서 작동합니다.
사양
- 모델
- 211M (프루닝한 mmBERT-base 인코더)
- 정확도
- 0.800 (int8), 부재 탐지 0.911
- 온디바이스 크기
- 111MB (int4 AWQ), 218MB (int8)
- 형식
- Core ML과 ONNX, 크로스 플랫폼
Schemer는 텍스트가 말한 것을 옮겨 적을 뿐, 글을 쓰지는 않습니다. 요약형 제목이나 세상 지식이 필요한 판단을 시키면 훨씬 큰 모델이 더 잘합니다.
개체 추출기도 아닙니다. 선언한 필드를 채울 뿐, 문단에 나오는 모든 이름을 나열하지는 않습니다.
중첩 스키마는 모델이 아니라 주변 코드가 처리하며, 그 부분의 품질은 현실의 지저분한 문장이 아니라 내부 템플릿으로 측정했습니다.
자주 묻는 질문
Schemer은(는) 무엇인가요?
온디바이스 추출. 어떤 텍스트든 당신의 스키마에 맞춰 타입이 잡힌 항목을 뽑고, 본문에 없는 항목은 비워 둡니다.
Schemer은(는) 온디바이스로 실행되나요?
네. Schemer은(는) 서버 호출 없이 기기에서 실행되므로, 데이터는 사용자의 기기에 그대로 남습니다.
Schemer은(는) 지금 사용할 수 있나요?
Schemer은(는) 비공개 베타 단계입니다. 이 페이지에서 얼리 액세스를 요청할 수 있습니다.
Schemer의 비용은 얼마인가요?
모든 모델은 SDK당 월간 활성 기기 10만 대까지 무료입니다. 사용자당 추론은 무제한입니다. 맞춤 라이선스는 문의하기 바랍니다.
Schemer은(는) 얼마나 정확하고 빠른가요?
Schemer는 한 번도 본 적 없는 스키마에서 0.800을 기록합니다. 211M 파라미터, 111MB입니다. 이보다 점수가 높은 모델은 크기가 40배 이상뿐입니다.
얼리 액세스
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