r/LocalLLaMA•3개월 전•666•83
연구진이 H100 32개로 Deep Research 에이전트를 학습시키고 모든 것을 오픈소스로 공개함
Researchers trained a Deep Research agent with 32 H100s and open-sourced everything
핵심 요약
오하이오 주립대 NLP 팀이 오픈소스 Deep Research 에이전트 'QUEST-35B'를 공개하며 학습 데이터와 코드를 모두 오픈했습니다.
- QUEST-35B 공개 — H100 32개와 합성 데이터 8천 개를 사용해 학습된 오픈소스 Deep Research 에이전트임
- 오픈소스 생태계 — 학습 레시피, 코드, 가중치, 데이터셋을 모두 공개하여 투명성을 확보함
- 성능 검증 — 기존의 폐쇄형 Deep Research 시스템과 경쟁 가능한 성능을 보여줌
- 기술적 의문 — 오픈소스 에이전트와 폐쇄형 시스템 간의 격차를 줄이기 위한 과제가 논의됨
오하이오 주립대(OSU) NLP 팀이 QUEST-35B를 공개했습니다. 이 모델은 약 32개의 H100 GPU와 약 8천 개의 합성 샘플을 사용하여 학습된 오픈소스 Deep Research 에이전트입니다.
연구팀은 학습 레시피, 코드, 가중치 및 데이터셋을 모두 오픈소스로 공개했습니다. 벤치마크 결과에 따르면 기존의 여러 최첨단 Deep Research 시스템과 경쟁할 만한 성능을 보여줍니다.
오픈소스 Deep Research 에이전트와 최첨단 폐쇄형 시스템 사이에 남아있는 가장 큰 격차는 무엇이라고 생각하시나요?
출처: Professor Yusu
