RL로 RL 학습을 자동화하는 에이전트 실험 사례

요약

최근 Reddit에서 한 개발자가 다른 AI 모델을 강화학습(RL)시키는 상위 에이전트 모델인 Qwen3.6-35B-A3B를 구현해 주목받고 있다. 이 에이전트는 특정 작업이 주어지면 강화학습 환경 설정, 보상 체계, 데이터셋, 하이퍼파라미터 등 전체 훈련 작업을 스스로 작성하여 GPU에 제출한다. 훈련된 모델이 숨겨진 평가 데이터셋에서 더 높은 점수를 받으면 상위 에이전트가 보상을 얻는 재귀적인 강화학습 루프 구조를 갖췄다. 실제 훈련에는 최대 16개의 Runpod GPU 파드를 사용하여 Qwen 0.6B 또는 1.7B 모델을 GRPO 방식으로 학습시킨다. 개발자는 Tinker(LoRA + GRPO)를 활용해 상위 에이전트 자체를 강화학습시키는 방식으로 이 시스템을 고도화했다.

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