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로컬 LLM 35B 모델에 '웨이트 스페이스 프로그래밍' 적용... 모델 추론 루프 개선 실험기
MIT 연구 기법을 로컬 모델(Cyber-Tiel-Coder)에 직접 적용해 추론 루프를 해결한 사례. 유사한 로컬 환경 구축 시 참고 가능.
요약
최근 Reddit의 LocalLLM 커뮤니티에서 MIT CSAIL의 'Weight-Space Programming(가중치 공간 프로그래밍)' 논문 방식인 MLP 열 직접 수정을 로컬 LLM에 적용하려는 실험이 화제다. 작성자는 로컬 코딩 모델인 Cyber-Tiel-Coder-35B-A3B(Q4_K_XL GGUF, MTP speculative decoding 적용)를 활용하여 에이전트의 반복적인 추론 루프(reasoning loops) 문제를 해결하고자 했다. 기존에는 에이전트가 코드를 분석하는 과정에서 <think> 태그 내부에 갇혀 4,000개 이상의 토큰을 낭비하는 현상이 빈번했다. 이번 실험은 모델의 가중치를 직접 수정함으로써 에이전트가 특정 루프에 빠지는 문제를 해결하고, 결과적으로 더 효율적인 코딩 및 코드베이스 탐색을 수행하는 것을 목표로 한다. T3 Code 환경에서 해당 기법을 적용하여 에이전트가 파일 편집 및 작업 상태 업데이트 시 반복되는 비효율성을 개선할 수 있는지 검증 중이다.
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원문 제목 Trying "Weight-Space Programming" on a local 35B GGUF to fix agent loops
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