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발행 시간순

이익을 넘어서: 에이전트 스킬 은퇴를 위한 스킬 내재화 측정

arXiv:2610.32322v1 발표 유형: 신규 초록: LLM 에이전트는 약 10만 개의 항목을 보유하고 다수의 모델에 서비스를 제공하는 공공 허브에서 기술을 검색합니다. 모델이 발전함에 따라, 특정 모델이 내부화한 기술—즉, 해당 모델이 더 이상 필요로 하지 않는 기술—을 식별하여 그 모델에 대해 폐기해야 하지만, 현재까지 내부화 여부는 알려진 신뢰성으로 측정된 바 없습니다. 기존의 규칙들은 기술이 적용된 경우와 적용되지 않은 경우의 실행 결과를 비교하여, 오직 성과 차이만을 근거로 기술을 폐기해 왔습니다. 그러나 이러한 성과 차이는 내부화된 기술일 때도, 또는 모델과 기술 모두가 해당 능력을 제공하지 않을 때—우리가 ‘미개척 상태’라고 부르는 상황—에도 거의 제로에 가깝습니다. 따라서 우리는 대신 해당 기술을 보류하고, 그 기술을 기반으로 합성된 과제에서 모델을 평가하며, 다른 모델이 해당 기술로부터 이익을 얻는 경우에만 높은 무보조 점수를 신뢰합니다. 이는 높은 점수의 거의 절반이 아무런 과제에서도 나오지 않기 때문입니다.

진행 상황 및 관련 보도

뮤온의 전처리는 언제, 어떻게 이루어지는가? 구조화된 기울기 노이즈의 역할

arXiv:2610.31728v1 발표 유형: 신규 초록: 뮤온은 대규모 언어 모델 학습에서 인기 있는 최적화 방법으로 자리잡았지만, 그 이론적 토대는 아직 잘 이해되지 않고 있다. 본 연구에서는 기울기 노이즈의 기하학적 특성이 뮤온의 전처리 효과를 어떻게 형성하는지 분석한다. 먼저, 고전적인 등방성 노이즈 가정 하에서는 뮤온이 학습률의 재조정 외에는 추가적인 가속 효과를 제공하지 않음을 이론적·실험적으로 보여준다. 이를 계기로 우리는 이질적인 작업 빈도를 갖는 연상 기억 시스템에서 미니배치 샘플링에 의해 발생하는 구조화된 노이즈를 탐구하기로 한다. 두 가지 작업에 대해 정확한 균형 임계점을 규명하고, 이를 다중 작업으로 확장하여 작업 커버리지와 기울기 신뢰성이 학습을 어떻게 공동으로 조절하는지 밝힌다. 우리의 분석에 따르면, 뮤온은 다음과 같은 효과를 완화할 수 있음을 보여준다.

When and How Does Muon Precondition? The Role of Structured Gradient Noise
진행 상황 및 관련 보도