RL과 HF 작업을 이용해 저비용으로 소형 모델을 타겟 하네스에 적응시키는 방법

요약

본 기사는 강화학습(RL)과 HF 작업을 활용하여 소형 언어 모델을 저비용으로 특정 환경에 적응시키는 방법을 제시합니다. 도구 호출 수를 줄이는 것만으로 Qwen3.5-0.8B의 성능을 크게 향상시켰으며, 단일 GPU에서도 구현 가능함을 강조하는 개발 가이드입니다.

핵심 포인트

• RL과 HF 작업을 이용해 소형 모델을 저비용으로 적응시키는 방법 제시
• 도구 호출 수 감소만으로 Qwen3.5-0.8B의 성능이 크게 향상됨
• 합성 궤적 생성 없이 단일 24GB GPU 환경에서 구현 가능함