집이전 큐웬 테크 스태프: 대형 모델이 행동 중심의 실체로 진화하다
린쥔양(Lin Junyang)은 3월 26일 알리바바를 떠난 지 몇 주 만에 처음으로 공개적인 발언을 통해 대형 모델 기술의 다음 단계 진화에 대한 심층 분석을 제시한, 기존 알리바바 퉁이(Qwen) 대형 모델 기술의 전 수석 엔지니어입니다.
린쥔양은 산업이 '추론 기반 사고'에서 '에이전트 기반 사고(Agentic Thinking)'로 전환되고 있다고 지적했습니다. 그는 지난 1년 동안 모델이 '생각'하는 시간을 연장하는 데 초점을 맞췄다면, 미래의 핵심은 모델이 '행동'을 취하도록 사고할 수 있는지, 그리고 실제 상호작용을 통해 계획을 지속적으로 정교화할 수 있는지에 있다고 주장합니다.
Qwen 개발 여정에 대한 성찰: "사고"와 "지시"의 강요된 융합이 안겨준 고통
린쥔양의 글에서 그는 2025년 초 팀의 시도와 교훈을 공개적으로 공유했습니다. 당시 팀은 질문의 난이도에 따라 추론 깊이를 조정할 수 있는 통합 시스템 구축을 목표로 했습니다.
그러나 실증 결과, 추론 데이터와 지시 데이터 간의 현저한 분포 차이로 인해 강제로 통합한 후 모델은 두 영역 모두에서 평균적인 성능을 보였습니다. 즉, 사고할 때는 불필요하고 결정적이지 않으며, 지시를 실행할 때는 신뢰성이 낮고 비용이 많이 들었습니다. 이러한 통찰은 Qwen이 이후 Instruct(지시) 버전과 Thinking(추론) 버전을 독립적으로 출시하게 된 이유를 설명하며, 산업계에 귀중한 엔지니어링 참고 자료를 제공합니다.
"좋은 사고"의 새로운 기준: 효과적인 행동을 지원할 수 있는 능력이 핵심
린쥔양에 따르면, 추론 사슬의 길이는 모델의 지능과 직접적으로 등가되지 않습니다. 무분별하게 긴 추론 사슬을 추구하는 것은 종종 컴퓨팅 자원을 낭비합니다. 그는 향후 연구 개발이 모델 단독 훈련에서 '모델 + 환경'이라는 전체 에이전트 시스템 훈련으로 전환될 것으로 예측합니다.
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