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SOTA 의사결정 모델(Drex) 학습 방법론 및 플레이북 공개
RL 기반 모델 튜닝, 신뢰도 보정 등 실무에 즉시 적용 가능한 최신 학습 기법을 담은 기술 보고서.
요약
Nace AI 연구팀이 자사 'Drex' 의사결정 모델의 아키텍처, 학습, 평가 과정을 상세히 담은 50페이지 분량의 기술 보고서를 공개했다. 이번 보고서는 의사결정 모델을 정의하고 학습시키는 방법을 구체적으로 다룬 첫 사례로, 9B부터 35B 파라미터까지 다양한 규모의 모델을 포함하고 있다. 연구팀은 모델이 SOTA 성능을 유지할 수 있었던 핵심 기술로 '조정된 피드백으로부터의 강화학습(RLAF)', 신뢰도 보정, 옵션 셔플링 등을 꼽았다. 이미 Drex DLM, v1.5, v2.0, Drex Max 등의 모델은 오픈소스로 공개된 상태이다. 실무자들은 이번 보고서를 통해 의사결정 모델의 포스트 트레이닝 및 평가 방법론을 체계적으로 확인할 수 있다.
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원문 제목 First paper on how to train actual SOTA Decision Models ever: full playbook - architecture, datasets, training, evaluation, inference [R]
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