MiniMax M2 에이전트 정렬 및 일반화

MiniMax M2는 인터리브드 사고와 전체 경로 일반화에 초점을 맞춘 데이터 파이프라인을 구현하여 높은 벤치마크 점수와 실제 세계 유틸리티 사이의 격차를 해소하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 다양한 도구, 스캐폴딩 프레임워크, 예측 불가능한 환경 교란에 대해 모델이 견고하게 유지되도록 보장합니다.

장시간 작업을 위한 인터리브드 사고

MiniMax M2는 작업 전반에 걸쳐 모델의 내부 독백이 발생하는 '인터리브드 사고'를 활용하며, 이는 시작 시에만 발생하는 것이 아닙니다. 이 아키텍처 선택은 두 가지 주요 이유로 중요합니다:

• Focus 유지: 복잡한 에이전트 작업은 긴 컨텍스트를 포함하며, 지속적인 사고는 모델이 확장된 시간 범위에서 일관성을 유지하고 지시를 따를 수 있게 합니다.
• 교란에 대한 적응: 도구 출력은 예측 불가능한 외부 변화를 도입합니다. 인터리브드 사고는 모델이 지속적으로 상태를 재평가하고 오류를 진단하며 환경으로부터 새로운 정보에 적응할 수 있게 합니다.

최적의 성능을 위해 사용자는 M2가 이 컨텍스트를 메모리로 의존하기 때문에 모든 사고 단계를 포함한 전체 세션 기록을 유지해야 합니다.

전체 경로 교란을 통한 일반화

초기 개발은 "도구 스케일링"(도구 variété 증가)에 초점을 맞췄지만, MiniMax는これが 벤치마크 점수만 향상시키고 환경이나 스캐폴딩이 변경될 때 안정성을 보장하지 못한다는 것을 발견했습니다. 팀은 진정한 에이전트 일반화가 도구 세트뿐만 아니라 전체 운영 공간에서의 교란에 적응하는 것을 요구한다고 결론지었습니다.

이를 달성하기 위해 MiniMax는 전체 경로 일반화를 위한 데이터 파이프라인을 개발하여 모델이 다음 영역의 변화에 대해 안정적으로 유지되도록 훈련했습니다.

• 도구 정보: 사용 가능한 도구 세트와 그 설명.
• 시스템 프롬프트: 에이전트를 정의하는 규칙과 페르소나.
• 사용자 프롬프트: 사용자가 제공하는 구체적인 목표.
• 환경: 기저 API, 코드베이스, 파일.
• 도구 응답: 각 단계에서 도구가 반환하는 실제 데이터.

내부 테스트에 따르면, 이 접근 방식은 훈련 중에 주요 초점이 아니었던 "콜드 스타트" 스캐폴딩 프레임워크를 사용할 때도 M2가 도구 호출 및 지시 따르기 능력을 일반화할 수 있게 합니다.