Amazon과 OSU가 QUEST를 출시했습니다
요약
Amazon과 OSU가 2B에서 35B 규모의 완전 개방형 딥 리서치 에이전트 제품군인 QUEST를 출시했습니다. 합성 태스크와 검증 가능한 루브릭 트리를 활용해 학습되었으며, 모든 모델과 데이터셋이 Hugging Face에 공개되었습니다.
핵심 포인트
- 2B~35B 규모의 오픈 소스 딥 리서치 에이전트 출시
- 검증 가능한 루브릭 트리를 활용한 합성 태스크 학습 방식 적용
- ThriftAttention 기술로 FP4 속도에서 FP16 수준의 품질 구현
- 131k 이상의 긴 컨텍스트를 효율적으로 처리 가능
Amazon과 OSU가 QUEST를 출시했습니다.
2B에서 35B 규모에 이르는 완전 개방형 딥 리서치 에이전트 (deep research agents) 제품군입니다.
검증 가능한 루브릭 트리 (verifiable rubric trees)를 활용한 합성 태스크 (synthetic tasks)로 전적으로 학습되었습니다.
모든 모델, 데이터셋, 그리고 학습 코드는 Hugging Face에 공개되어 있습니다.
논문 (Paper):
https://huggingface.co/papers/2605.24
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컬렉션 (Collection):
https://huggingface.co/collections/osunlp/quest
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데모 (Demo):
https://huggingface.co/spaces/osunlp/QUEST
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ThriftAttention: FP4 속도로 near-FP16 품질 구현
선택적 혼합 정밀도 어텐션 (Selective mixed-precision attention)을 통해 쿼리-키 (query-key) 블록의 단 5%만을 FP16으로 계산합니다.
이를 통해 FP4에서 FP16 사이의 격차를 90%까지 회복하며, 131k 이상의 컨텍스트 (contexts)까지 효율적으로 확장됩니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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