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.

• Claude Code와 같은 코딩 에이전트가 GPU 자원을 직접 제어하며 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 및 아키텍처를 자율적으로 튜닝할 수 있다.
• GPT-2와 같은 구형 아키텍처에 Muon 옵티마이저, RMSNorm, SwiGLU를 적용함으로써 학습 효율성을 유의미하게 개선할 수 있다.
• 에이전트 기반 자동 연구 시 단기 실험 결과에만 치중하여 전체 성능을 저해하는 리워드 해킹 문제를 주의해야 한다.