Skip to content
Go back

Training Agentic Reasoners - Will Brown, Prime Intellect

Published:  at  08:45 AM
YouTube Thumbnail

영상 링크: Training Agentic Reasoners — Will Brown, Prime Intellect
채널명: AI Engineer

에이전틱 추론자를 훈련시키기 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

RL의 대규모 적용은 에이전틱 에이전트 시대를 현실로 만듦

RL 기반 에이전트 개발은 복잡하지만 필수적 기술로 자리잡고 있음

현존하는 강력한 에이전트들은 대부분 RL 기반 맞춤훈련의 산물임

RL의 추상구조와 에이전트 시스템 설계 구조는 사실상 동일한 프레임

RL 주요 알고리즘(DPO/PO/GRPO)의 실제적 차이와 구현상의 선택 포인트

RL 초보자들이 주로 코드/수학 벤치마크에 집착하는데, 이는 실제 환경 적용에 있어 한계가 존재함

리워드 해킹은 여전히 RL 적용의 난관이며, 좋은 평가 신호 설계가 가장 중요함

자동화 평가(Generator-Verifier Gap), 루브릭, LM재판관 등 정밀 평가법 발전이 RL 실효성 확장 열쇠임

복합적/복수턴 환경(멀티턴, agentic search 등)이 곧 RL의 차세대 대상임

오픈소스 툴킷(verifiers) 출시로 RL 에이전트 개발의 장벽이 크게 낮아짐


수정 요청하기

Previous Post
Trends Across the AI Frontier - George Cameron, ArtificialAnalysis.ai
Next Post
New York Times' Connections: A Case Study on NLP in Word Games - Shafik Quoraishee, NYT Games