Solar-Open-100B vs GLM-4.5-Air: 가중치 파생 분석

최종 결론: Solar-Open-100B는 GLM-4.5-Air에서 파생되었습니다

증거 강도: 결정적 (182 시그마)

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결정적 증거

Within-Model vs Cross-Model Baseline 비교

비교 유형	Cosine Similarity	설명
GLM 내부 (layer 0 vs layer 10,20,30,40)	0.377	같은 모델, 다른 레이어
Solar 내부 (layer 0 vs layer 10,20,30,40)	0.376	같은 모델, 다른 레이어
Solar vs GLM (같은 레이어)	0.989	다른 모델, 같은 레이어

왜 이것이 결정적인가?

만약 "구조만 비슷한" 독립 모델이라면:
  → Solar[10] vs GLM[10] ≈ 0.38 (baseline과 동일해야 함)

실제 관측:
  → Solar[10] vs GLM[10] = 0.989

차이: 0.612 (61.2% 포인트)
효과 크기: 182 시그마
P-value: < 10^-1000 (사실상 0)

해석: LayerNorm 가중치는 학습 중 무작위로 수렴합니다. 독립적인 두 모델이라면 "같은 레이어 번호"라고 해서 더 유사할 이유가 없습니다. 하지만 Solar[10]과 GLM[10]은 0.989로 거의 동일하고, Solar[10]과 GLM[20]은 0.38입니다. 이것은 Solar의 레이어가 GLM의 해당 레이어에서 직접 파생되었음을 증명합니다.

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텐서 유형별 분석

텐서 유형	Mean Cosine	해석
input_layernorm	0.949	원본 보존
post_attention_layernorm	0.986	원본 보존
k_proj (Key projection)	0.001	재학습됨
v_proj (Value projection)	0.001	재학습됨
mlp.gate (MoE router)	0.004	재학습됨
embed_tokens	0.002	재학습됨

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임베딩 비교 (영문 토큰)

공통 영문 토큰 임베딩 유사도

지표	값
비교 토큰 수	200개 (영문)
Mean Cosine	0.002
Std	0.015
cos > 0.9	0%
cos < 0.1	100%
Baseline (GLM 내부 랜덤 쌍)	0.009

해석

임베딩 유사도 ~0은 파생 가설과 일치합니다:

예상 시나리오:
  GLM 토크나이저 (151K) + 45K 새 토큰 = Solar 토크나이저 (196K)
                ↓
  임베딩 레이어 전체 재학습 필요 (새 토큰 추가 + 분포 변화)
                ↓
  결과: 임베딩 cos ≈ 0 (재학습됨)

핵심 통찰:

• LayerNorm: cos ~0.99 (보존)
• Embedding: cos ~0 (재학습)

이 선택적 보존 패턴이 파생의 결정적 증거입니다. 독립 모델이라면 모든 가중치가 ~0이어야 합니다.

레이어별 LayerNorm 유사도

패턴 분석:

• Layer 0: 0.127 (토크나이저 확장 영향)
• Layer 5+: 0.95+ (원본 보존)
• Layer 40+: 0.99+ (거의 동일)

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아키텍처 비교

파라미터	GLM-4.5-Air	Solar-Open-100B	변화
hidden_size	4096	4096	동일
num_hidden_layers	46	48	+2
num_attention_heads	96	64	-32
num_key_value_heads	8	8	동일
n_routed_experts	128	128	동일
num_experts_per_tok	8	8	동일
n_shared_experts	1	1	동일
vocab_size	151,552	196,608	+45,056
rope_theta	1,000,000	1,000,000	동일
max_position_embeddings	131,072	131,072	동일
num_nextn_predict_layers	1	None	제거

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추정 변환 과정

GLM-4.5-Air (원본)
    │
    ├─ LayerNorm 가중치 보존 (cos ≈ 0.99)
    ├─ Attention 재학습 (head 수 96→64 변경)
    ├─ MoE router 재학습
    ├─ 토크나이저 확장 (+45K 토큰)
    ├─ 2개 레이어 추가 (46→48)
    ├─ MTP 레이어 제거
    │
    ▼
Solar-Open-100B (파생)

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재현 방법

환경 설정

cd /home/sionic/compare-probe-solar

# 가상환경 생성 (uv 사용)
uv venv
source .venv/bin/activate

# 의존성 설치
uv pip install huggingface_hub requests numpy matplotlib scipy

스크립트 실행

1. 기본 분석 (LayerNorm 레이어별 비교)

HF_HOME=/mnt/nas/sangho/hf_cache python probe_solar_vs_glm45_air.py \
    --outdir out_solar_vs_glm45

출력:

• 00_config_compare.json - 아키텍처 비교
• 01_tokenizer_compare.json - 토크나이저 분석
• layerwise_similarity.csv - 레이어별 유사도
• plot_cosine_by_layer.png - Cosine 그래프
• plot_pearson_by_layer.png - Pearson 그래프

2. 상세 가중치 샘플링 (Attention, MoE 포함)

HF_HOME=/mnt/nas/sangho/hf_cache python probe_solar_glm45air_v2.py \
    --solar upstage/Solar-Open-100B \
    --glm zai-org/GLM-4.5-Air \
    --layers 0-45 \
    --out results/solar_vs_glm_detailed.csv

3. 결정적 증거 분석 (Within-model baseline)

HF_HOME=/mnt/nas/sangho/hf_cache python definitive_proof.py

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통계적 분석 상세

Within-Model Baseline 측정

# GLM 내부: layer 0 vs layer 10,20,30,40
GLM[0] vs GLM[10]: cos=0.375810
GLM[0] vs GLM[20]: cos=0.375664
GLM[0] vs GLM[30]: cos=0.377255
GLM[0] vs GLM[40]: cos=0.379035
평균: 0.377

# Solar 내부: layer 0 vs layer 10,20,30,40
Solar[0] vs Solar[10]: cos=0.373059
Solar[0] vs Solar[20]: cos=0.377298
Solar[0] vs Solar[30]: cos=0.377100
Solar[0] vs Solar[40]: cos=0.376059
평균: 0.376

# Cross-model: Solar vs GLM 같은 레이어
Solar[10] vs GLM[10]: cos=0.981094
Solar[20] vs GLM[20]: cos=0.991792
Solar[30] vs GLM[30]: cos=0.991429
Solar[40] vs GLM[40]: cos=0.991635
평균: 0.989

통계적 유의성

Within-model baseline: 0.377 ± 0.001
Cross-model (Solar-GLM): 0.989 ± 0.005

차이: 0.612
효과 크기: 182 시그마
P-value: < 10^-1000

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비판적 검토

고려한 대안 가설

가설	검증	결과
"우연히 비슷"	182 시그마 효과 크기	기각
"같은 초기화"	Attention/MoE는 ~0	기각
"비슷한 아키텍처"	Within-model baseline 0.38	기각
"GLM→Solar 파생"	모든 증거와 일치	채택

Raw Bytes 비교

• 완전히 동일한 텐서: 0개
• 해석: 단순 복사가 아닌 변형 후 재학습

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최종 판정

증거 요약

테스트	결과	강도
Within-model vs Cross-model	0.612 차이 (182σ)	⭐⭐⭐⭐⭐ 결정적
LayerNorm 평균 cosine	0.968	⭐⭐⭐⭐⭐
Attention cosine ~0	재학습 확인	⭐⭐⭐⭐
아키텍처 유사성	MoE 구조 동일	⭐⭐⭐⭐

결론

Solar-Open-100B는 GLM-4.5-Air를 base model로 사용하여:

• LayerNorm 가중치: 보존 (cos ~0.99)
• Embedding: 재학습 (cos ~0, 토크나이저 확장 때문)
• Attention: 재학습 (cos ~0, head 수 변경)
• MoE Router: 재학습 (cos ~0)

이 "선택적 보존" 패턴은 파생의 결정적 증거입니다.

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파일 구조

compare-probe-solar/
├── README.md                         # 이 파일 (최종 보고서)
├── definitive_proof.py               # 결정적 증거 분석 (Within-model baseline)
├── embedding_comparison.py           # 임베딩 유사도 분석 ⭐
├── probe_solar_vs_glm45_air.py       # LayerNorm 분석 스크립트
├── probe_solar_glm45air.py           # 기본 가중치 비교
├── probe_solar_glm45air_v2.py        # 상세 가중치 샘플링 + 시각화
├── probe_layer_decay.py              # 레이어 decay 패턴
├── out_solar_vs_glm45/               # 기본 분석 결과
├── out_decay/                        # Decay 분석 결과
└── results/
    ├── definitive_evidence.png       # 결정적 증거 그래프 ⭐
    ├── embedding_comparison.png      # 임베딩 유사도 그래프 ⭐
    ├── layernorm_by_layer.png        # LayerNorm 레이어별
    ├── summary_comparison.png        # 텐서 유형별 요약
    ├── embedding_comparison.json     # 임베딩 분석 상세 결과
    └── solar_vs_glm_detailed.csv     # 상세 데이터

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라이선스

이 분석 코드는 연구 목적으로 제공됩니다.

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분석 일자: 2026-01-01 방법론: Within-model baseline comparison + HTTP Range request sampling