AWS는 SageMaker AI에서 Qwen3.6-27B를 미세 조정한 결과, 미공개 평가 벤치마크 4개 중 3개에서 성능이 향상되고 BrowseComp-Plus의 실패율이 낮아졌다고 밝혔다.
짧은 소식작성: OossaOossa 게시일: 1 분 읽기
AWS가 Amazon SageMaker AI에서 다중 턴 강화학습으로 검색 에이전트를 미세 조정하는 가이드를 공개했다. 이 방법은 검색을 여러 차례 이어가는 전체 과정에서 에이전트를 학습시키고, 최종 결과의 품질을 보상으로 삼는다.
AWS의 평가에서 미세 조정한 Qwen3.6-27B는 학습에 사용하지 않은 벤치마크 4개 중 3개에서 성능이 향상됐다. BrowseComp-Plus에서는 nDCG@10 점수가 23.7% 상승했고 실패율은 22.89%에서 0.68%로 낮아졌다. AWS에 따르면 학습은 1 epoch, 배치 크기 128로 진행됐다. 제공된 글에는 전체 결과가 모두 공개되지 않았다.
SageMaker AI에서 검색 에이전트를 개발하는 팀이라면, AWS의 결과를 통해 다중 턴 미세 조정이 작업 실패를 줄이는 데 도움이 될 가능성을 엿볼 수 있다. 다만 제공된 글의 일부 내용만으로는 전체 벤치마크 결과나 학습 비용을 확인할 수 없다.
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Morgan Stanley, JPMorgan, Bank of America, Wells Fargo 등은 고객 계정 정보로 로그인하는 AI 도구를 차단하고 있다.
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이미 Gemini를 구동하는 Agent Compute Engine이 몇 달 안에 프리뷰로 공개될 예정이다. Google은 유휴 에이전트를 일시 중지해 용량을 아낄 수 있다고 밝혔다.
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Rerank 5는 32K 컨텍스트 윈도와 문단 단위 컨텍스트 기능을 제공한다. Pro의 공개 가격은 토큰 100만 개당 $0.05다.
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