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#gpt-oss-20b

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Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide
Article2026년 10월 23일

Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide

Amazon SageMaker AI의 Multi Turn Reinforcement Learning(MTRL)은 에이전트의 다단계 작업 결과를 보상으로 학습하며, Wordle 예제에서 GPT OSS 20B의 미사용 단어 풀이 성공률을 기본 추론 노력 기준 61%에서 84%로 높였다.

aws.amazon.com
#wordle#amazon-bedrock-agentcore#amazon-sagemaker-ai#gpt-oss-20b
Write your own training loop — without managing GPUs — with Amazon SageMaker training session APIs
Article2026년 10월 22일

Write your own training loop — without managing GPUs — with Amazon SageMaker training session APIs

Amazon SageMaker AI의 training session APIs는 GPU 인프라 운영을 서비스에 맡기면서 사용자가 Python으로 SFT·강화학습 등의 훈련 루프를 직접 구성하도록 지원한다.

aws.amazon.com
#gsm8k#amazon-sagemaker-ai#gpt-oss-20b#gpu-operation-offloading
Fine-tuning GPT-OSS-20B for multilingual reasoning on Amazon SageMaker HyperPod
Article2026년 10월 20일

Fine-tuning GPT-OSS-20B for multilingual reasoning on Amazon SageMaker HyperPod

Amazon SageMaker HyperPod에서 GPT OSS 20B에 SFT를 적용해 추론 언어 일치율을 22%에서 100%로 높였고, GRPO를 추가해 최종 답변 언어 일치율을 62%에서 70%로 개선했다.

aws.amazon.com
#amazon-sagemaker-hyperpod#gpt-oss-20b#sft-before-grpo#uneven-language-gains
Making Knowledge Distillation Cheap Enough to Run at Scale
Article2026년 8월 10일

Making Knowledge Distillation Cheap Enough to Run at Scale

교사의 위치별 상위 100개 로짓을 한 번만 저장하고 출력 투영까지 청크 단위로 결합한 KL 손실을 사용해, 지식 증류의 품질을 유지하면서 장문맥 훈련의 메모리와 계산 비용을 크게 줄인 연구다.

huggingface.co
#nvidia-h200#gpt-oss-20b#fused-chunked-kl#teacher-logit-caching
A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack
Article2026년 7월 30일

A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack

연구진은 대규모 언어 모델이 지시의 출처를 역할 태그보다 문체와 단어에 의존해 판별하는 구조적 약점 때문에 사고 과정 위조 공격에 속을 수 있으며, 훈련만으로 완전한 보안을 달성하기 어렵다고 주장한다.

technologyreview.com
#openai#gpt-5#gpt-oss-20b#instruction-provenance-failure
Unlocking Agentic RL Training for GPT-OSS: A Practical Retrospective
Article2026년 1월 27일

Unlocking Agentic RL Training for GPT-OSS: A Practical Retrospective

이 글은 GPT OSS를 에이전트형 강화학습의 백본 모델로 활용하기 위해 verl 기반 PPO 학습에서 발견한 온폴리시 불일치, 훈련·추론 불일치, attention sink 미지원 문제를 단계적으로 진단하고 수정한 실험 회고다.

huggingface.co
#gsm8k#retool#gpt-oss-120b#gpt-oss-20b