모델 특화를 위한 자율 에이전틱 데이터 엔지니어링 탐구

연구진은 학습 데이터를 최적화 가능한 자산으로 보고 모델 특화에 활용하는 Autonomous Agentic Data Engineering을 제안했다.

이 과제는 LLM 에이전트가 도메인별 데이터 파이프라인을 계획·생성·반복 개선할 수 있는지 검증한다.

실험에서 GPT-5.2는 반복형 학습 커리큘럼을 구성해 학생 모델 성능을 57.29% 향상시켰다.

이번 결과는 LLM이 단순 생성기를 넘어 자율적 데이터 엔지니어로 작동할 수 있음을 보여준다.