2026년 1월 27일(화)
최신 AI 토픽 뉴스
안녕하세요, TEUM Lab입니다!
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AWS AI 리그 우승자의 '모델 미세 조정' 성공 전략
3줄 핵심 요약
AWS AI 리그 ASEAN 부문 학생 챔피언이 Llama 3.2 3B 모델 미세 조정(*1)을 위한 핵심 전략을 공유했다.
참가자들은 Amazon SageMaker JumpStart와 PartyRock을 활용해 고품질 합성 데이터(*2)를 생성하고 학습에 활용했다.
데이터의 양보다 질을 강조하고 성능 최적화를 위해 저차원 적응(*3)(LoRA) 하이퍼파라미터를 세밀하게 조정하는 방식이 승리 요인으로 꼽혔다.
본문 해설
최근 열린 AWS AI 리그 ASEAN 결선에서 학생 개발자들이 모델 최적화 역량을 마음껏 펼쳤다.
이번 대회의 우승자인 Blix D. Foryasen은 기술 초보에서 시작해 Llama 3.2 3B 모델을 정교하게 다듬으며 최정상급 튜너로 거듭난 과정을 상세히 기록. 그는 학습의 핵심 과정에 Amazon SageMaker JumpStart를 활용했으며, Amazon Bedrock의 직관적인 도구인 PartyRock으로 합성 데이터를 생성했다.
Claude 3.5 Sonnet을 사용해 특화된 Q&A 쌍을 제작한 그의 방식은 소형 모델과 대형 모델 사이의 성능 간극을 성공적으로 메웠다. 전략적인 데이터셋 큐레이션은 이번 프로젝트의 중추 역할을 했다. Foryasen은 DeepSeek R1과 같은 강력한 모델이 소형 모델에게 정교한 답변을 제공하는 '교사-학생(Teacher-Student)' 방식을 도입했다.
특히 자동 평가관의 기준을 충족하기 위해 모델이 논리적 단계를 설명하도록 유도하는 사고 과정 (Chain-of-Thought)(*4) 기법에 집중했다. 최종 점수 산정 시 이러한 논리적 구조는 단순한 사실 정확도보다 더 큰 비중을 차지했다. 모델이 '무엇을 아는가'만큼 '어떻게 생각하는가'가 중요하다는 사실을 입증한 셈이다.
이번 대회는 모든 파라미터를 재학습시키지 않고도 효율적으로 모델을 업데이트하는 저차원 적응(LoRA)의 기술적 세밀함도 조명했다. Foryasen은 단순히 데이터셋 크기를 키우는 것이 오히려 효율을 떨어뜨릴 수 있다는 점을 발견. 대신 학습률과 학습 횟수 사이의 균형을 맞춰 미세한 패턴을 포착하는 데 성공했다.
이 사례는 생성형 AI 분야에서 전략적 영리함과 커뮤니티의 협업이 때로는 막강한 컴퓨팅 파워보다 강력한 무기가 될 수 있음을 보여준다. 학생들에게는 실제적인 모델 튜닝의 지침서가 될 것으로 보인다.
용어 풀이
*1 미세 조정: 이미 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞춰 추가로 학습시키는 과정
*2 합성 데이터: 실제 세계에서 수집된 것이 아니라 알고리즘이나 다른 AI 모델을 통해 인위적으로 생성된 데이터
*3 저차원 적응: 모델의 모든 파라미터를 수정하지 않고 일부만 학습시켜 효율적으로 미세 조정하는 기법
*4 사고 과정 (Chain-of-Thought): AI 모델이 복잡한 문제를 풀 때 단계별로 논리적인 추론 과정을 거치도록 유도하는 방식
출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/from-beginner-to-champion-a-students-journey-through-the-aws-ai-league-asean-finals/
아마존, 미세 조정으로 기업용 AI 신뢰도 높였다
3줄 핵심 요약
아마존 파머시, 전용 모델 미세 조정을 통해 투약 오류를 33% 감축했다.
아마존 글로벌 엔지니어링은 멀티 에이전트 오케스트레이션을 도입해 시설 점검 인력을 80% 절감했다.
GRPO와 DAPO 등 고도화된 최적화 기법이 전문 분야 에이전트의 추론 능력을 극대화하고 있다.
본문 해설
프롬프트 엔지니어링과 RAG(검색 증강 생성)가 AI 도입의 훌륭한 시작점임은 분명하다. 하지만 실제 기업 환경에서 요구하는 수준의 신뢰성을 확보하려면 이야기가 달라진다.
Amazon에 따르면 고도의 전문성이 필요한 애플리케이션 4개 중 1개는 미세 조정(*1)을 거쳐야만 프로덕션 단계에 진입할 수 있다. 특히 오류 허용 범위가 극히 좁은 헬스케어와 물류 분야에서 미세 조정의 힘은 강력했다.
Amazon Pharmacy는 제약 전문 로직을 모델에 학습시켜 위험한 투약 오류를 33%나 줄이는 성과를 거뒀다. 범용 모델의 한계를 넘어 특정 도메인에 특화된 지능을 구현한 결과다.
최근 AI의 흐름은 단일 챗봇을 넘어 전문화된 '하위 에이전트'들이 협력하는 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 진화하고 있다. 이 과정에서 GRPO(*2)와 같은 최신 기법이 핵심적인 역할을 한다. GRPO는 모델이 생성한 여러 답변을 비교해 평균보다 더 나은 추론을 내놓을 때 보상을 주는 방식이다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결하는 모델의 내부 사고 과정을 더욱 정교하게 다듬는다.
한 걸음 더 나아가 Amazon은 DAPO(*3)를 활용해 긴 추론 과정 중 발생하는 미세한 오류를 실시간으로 교정한다. 덕분에 에이전트는 목표를 잃거나 환각 현상을 일으키지 않고 일관된 계획을 유지할 수 있다.
이제 기업에 있어 AI 경쟁력은 단순히 기초적인 모델을 사용하는 데 있지 않다. 파운데이션 모델(*4)의 기본 성능에 의존하기보다, 산업의 미세한 뉘앙스에 맞춰 추론 엔진을 얼마나 정교하게 최적화하느냐가 승부의 관건이 될 전망이다.
용어 풀이
*1 미세 조정: 이미 학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞춰 추가로 학습시켜 성능을 최적화하는 과정이다.
*2 GRPO (Group Relative Policy Optimization): 답변 후보군 내의 상대적 성적을 비교해 모델의 추론 능력을 강화하는 강화학습 기법이다.
*3 DAPO (Direct Advantage Policy Optimization): 추론 과정 중의 오류를 잡아내고 에이전트가 목표를 이탈하지 않도록 정교하게 제어하는 최적화 기술이다.
*4 파운데이션 모델: 방대한 데이터를 기반으로 사전 학습되어 다양한 하위 작업에 범용적으로 활용될 수 있는 거대 인공지능 모델이다.
출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/advanced-fine-tuning-techniques-for-multi-agent-orchestration-patterns-from-amazon-at-scale/
AI 에이전트의 생존 전략: REST API를 넘어 CLI로
3줄 핵심 요약
37signals의 Jeremy Daer(제레미 데어)는 자율 에이전트의 성공률을 높이기 위해 REST API 대신 CLI(*1) 도구 활용을 제안한다.
GPT-5-nano와 같은 소형 모델도 단순화된 명령줄 인터페이스를 통하면 복잡한 작업을 충분히 수행할 수 있다.
CLI 통합은 복잡한 API 로직을 추상화하여 컨텍스트 윈도우(*2) 사용량과 운영 비용을 획기적으로 절감한다.
본문 해설
37signals의 Jeremy Daer(제레미 데어)는 자율 에이전트 아키텍처의 중대한 변화를 예고했다. 바로 기존의 REST API 중심 구조에서 명령줄 인터페이스(CLI) 도구로의 전환이다. API가 소프트웨어 통신의 표준이긴 하지만, AI 모델이 페이지네이션, 속도 제한 대응, 인증 오류 등 복잡한 로직을 직접 처리하게 만드는 것은 비효율적이다.
이러한 기술적 세부 사항을 모델이 직접 관리하게 되면 메모리인 컨텍스트 윈도우가 빠르게 소모된다. 결국 안정적인 실행을 위해 가장 비싼 '고성능' 모델을 강제로 사용해야 하는 상황이 발생한다. 반면 CLI 도구를 활용하면 개발자는 에이전트에게 단순화된 상호작용 계층을 제공할 수 있다.
CLI는 복잡한 로직을 명료한 명령어로 캡슐화하여 성능 문턱을 낮춘다. 덕분에 가상의 GPT-5-nano나 Haiku 4.5 같은 작고 빠른 모델들도 고가의 추론 엔진이 필요한 복잡한 작업을 성공적으로 완수해낸다. 이는 '무지성' 지능에 의존하기보다 효율적인 기술 실행에 집중하는 전략적 전환이다. 특히 메서드 체이닝(*3)과 같은 복잡한 상황에서 운영 안정성을 확보하는 데 유리하다.
장기적인 이점은 경제성이다. 반복적인 자율 작업에서 가공되지 않은 API 호출은 토큰의 '재앙적인' 축적을 초래할 수 있다. 모델이 실패를 반복하거나 방대한 데이터를 처리하는 과정에서 비용이 기하급수적으로 늘어나기 때문이다. CLI를 활용하면 이러한 컨텍스트 팽창을 최소화하고 정확도를 유지하면서도 불필요한 '토큰 연소'를 방지할 수 있다. 이는 도구 활용 능력을 극대화하여 소형 AI 모델의 가치를 끌어올리는 에이전틱 태스크(*4) 설계의 진화다.
용어 풀이
*1 CLI: 텍스트 명령어를 통해 컴퓨터와 상호작용하는 명령줄 인터페이스
*2 컨텍스트 윈도우: AI 모델이 한 번에 처리하고 기억할 수 있는 데이터의 양
*3 메서드 체이닝: 여러 메소드 호출을 하나의 명령문으로 연결하여 사용하는 프로그래밍 기법
*4 에이전틱 태스크: AI가 스스로 목표를 설정하고 도구를 사용해 수행하는 자율적인 작업
출처: https://simonwillison.net/2026/Jan/17/jeremy-daer/#atom-everything
