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AWS는 Multi-Turn Reinforcement Learning(MTRL) 기능을 출시하여, 사용자가 SageMaker AI에서 전체 작업 궤적과 최종 결과 피드백을 바탕으로 대규모 모델 에이전트를 단계별 주석 없이 학습할 수 있도록 지원합니다. Wordle을 예시로 삼아 AgentCore 배포, 데이터 준비, GRPO 학습, 보상 설계 및 비용 분석에 이르는 전 과정을 시연합니다.
구글 연구팀은 임상 기관과 협력하여 전향적 다기관 연구를 수행한 결과, 저비용 휴대형 프로브를 사용하고 비초음파 전문의가 운영하는 AI 기반 ‘블라인드 스캔’ 초음파 방식이 시카고와 나이로비 두 지역에서 모두 전문가 수준의 초음파 생체측정과 동등한 임신 주수 평가 정확도(평균 절대 오차 4.18일 대 4.48일)를 달성했으며, 현지 데이터 미세조정이 필요하지 않아 자원이 부족한 지역에서 산전 초음파 검사의 보급을 확대할 수 있는 실현 가능한 경로를 제시했다.
구글 클라우드와 엔비디아는 베라 루빈 아키텍처 기반의 A5X 인스턴스를 내달부터 정식으로 상용화한다고 발표했으며, 초기 단계에서는 미국을 대상으로 서비스를 제공하고 이후 유럽으로 확대할 예정입니다. 이 플랫폼은 NVL72 GPU, ConnectX-9 SuperNICs, Virgo 네트워크 및 4세대 액체 냉각 기술을 통합하여, 대규모 강화 학습과 생성형 에이전트 추론 등 고밀도 컴퓨팅 환경에 특화되어 설계되었습니다.
AWS 팀은 Amazon SageMaker HyperPod에서 GPT-OSS-20B를 대상으로 다국어 추론 미세조정 실험을 수행했으며, LoRA 기반의 효율적 파라미터 미세조정을 적용했습니다. SFT는 영어·프랑스어·독일어·스페인어·이탈리아어 등 5개 언어에 대한 추론 정확도를 22%에서 100%로 끌어올렸지만, 답변 언어의 정확도는 62%에 그쳤습니다. GRPO는 이를 바탕으로 답변 언어 정확도를 70%까지 추가로 개선했으며, 추론 언어 성능에는 별다른 손상을 주지 않았습니다. 다만 이익의 정도는 언어마다 상이하여, 예를 들어 스페인어는 30%p 향상된 반면 이탈리아어는 20%p 하락했습니다. 실험 결과는 GRPO가 새로운 능력을 제로 상태에서 창출할 수 없으며, 기존에 간헐적으로 나타나던 행동만을 최적화할 수 있음을 분명히 보여줍니다.
