Claude Code 에이전트를 활용한 GPT-2 아키텍처 자동 최적화 실험

작성자가 직접 수행한 실험 결과와 블로그 포스트를 공유했으며, 에이전트의 자율적 연구 가능성에 대해 긍정적인 반응을 얻었다.

• 구형 Transformer 모델을 개선할 때 LayerNorm 대신 RMSNorm을, GELU 대신 SwiGLU를 우선적으로 고려하라.
• Muon 옵티마이저를 적용하여 Attention 및 MLP 가중치 학습 효율을 높일 수 있다.

Muon Optimizer

— 신경망 학습 시 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘의 하나로, AdamW를 대체하여 특정 아키텍처에서 더 빠른 수렴과 낮은 손실값을 달성하기 위해 사용된다.

RMSNorm

— 기존 LayerNorm에서 평균 계산 과정을 생략하고 루트 평균 제곱만을 사용하여 연산 효율성을 높인 정규화 기법으로, 최신 LLM 아키텍처에서 널리 채택된다.

SwiGLU

— Swish와 Gated Linear Unit을 결합한 활성화 함수로, GELU 대비 모델의 표현력을 높이고 학습 안정성을 개선하는 효과가 있어 Llama 등 현대적 모델에 주로 쓰인다.

QK-norm

— Attention 메커니즘 내에서 Query와 Key 벡터에 정규화를 적용하여 학습 중 발생할 수 있는 수치적 불안정성을 방지하고 학습 속도를 개선하는 기법이다.