GPT-OSS-20B 다국어 추론 파인튜닝, SageMaker HyperPod서 검증

AWS ML Blog·2026-10-20영문 원문

요약

오픈 가중치 추론 모델 GPT-OSS-20B는 프랑스어·독일어 등으로 추론하라고 지시해도 내부적으로는 영어로 사고 과정을 생성하는 문제가 있었다. AWS가 50개 예시로 테스트한 결과 목표 언어로 올바르게 추론한 비율은 22%에 그쳤고, 영어는 100%였지만 프랑스어·스페인어·이탈리아어는 0%, 독일어는 10%에 불과했다. AWS는 Amazon SageMaker HyperPod에서 HuggingFaceH4의 다국어 사고 과정 데이터셋을 활용해 지도 미세조정(SFT)과 강화학습 기법인 GRPO를 결합해 이 문제를 개선하는 방법을 소개했다. 추가로 Qwen2.5-7B 모델로도 통제 실험을 진행해 SFT와 GRPO의 역할 차이를 비교했다.

큐레이터 노트

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SFT가 모델에 없던 행동을 새로 가르치고 GRPO는 이미 할 수 있는 행동을 다듬는 역할이라는 설명은, 두 기법을 언제 각각 써야 하는지에 대한 실무적 기준을 제시한다.

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추론 모델: 최종 답을 내놓기 전에 문제를 여러 단계로 나누어 스스로 사고 과정을 생성하도록 훈련된 대규모 언어 모델을 말한다.
파인튜닝: 사전 학습된 대규모 언어 모델을 특정 작업이나 도메인의 데이터로 추가 학습시켜 성능과 응답 방식을 맞춤화하는 과정을 말한다.
학습: 학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론: 추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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