콰이서우 연구팀이 롤플레잉 전용 모델 'KuaiRP' 시리즈의 전체 기술 솔루션을 공개했다. 목표는 간소화된 프롬프트 엔지니어링, 안정적 출력 품질, 내장된 도메인 세계관 지식, 소형 파라미터로도 가능한 고효율 배포다. 깊은 도메인 지식을 주입하면 모델의 범용 에이전트 능력이 심각하게 손상되는 '파괴적 망각' 문제를 해결하기 위해, 표준화된 캐릭터 템플릿과 사용자 행동 시뮬레이션 기반 SFT 데이터 파이프라인, 규칙 기반 보상함수를 쓴 강화학습, 2단계 온폴리시 증류를 활용한 자기증류 기법으로 이어지는 다단계 학습 파이프라인을 제안했다. 실험 결과 KuaiRP는 롤플레잉 충실도에서 최신 독점 모델과 대등한 수준을 보이면서도 범용 에이전트 능력을 회복하고 낮은 배포 비용을 유지했다.
- •롤플레잉 전용 모델 'KuaiRP' 시리즈의 전체 기술 솔루션 공개
- •깊은 도메인 지식 주입 시 범용 능력이 손상되는 '파괴적 망각' 문제 해결이 핵심 과제
- •표준화 캐릭터 템플릿·SFT·규칙기반 RL·2단계 온폴리시 자기증류로 이어지는 다단계 파이프라인
- •롤플레잉 충실도는 최신 독점 모델과 대등, 범용 능력도 회복하며 낮은 배포비용 유지
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KuaiRP Series Role-playing Models Technical Report
- 1.콰이(Kuai)RP 시리즈, 롤플레잉 특화 모델의 전체 기술 솔루션 공개
- 2.다단계 학습 파이프라인으로 도메인 지식 주입 시 발생하는 범용 능력의 치명적 망각 문제 해결
- 3.규칙 기반 복합 보상함수로 RL 단계의 길이 팽창·반복 생성 등 열화 현상 제거
- 4.2단계 온폴리시 증류(OPD)와 누적발산감쇠(CDD)로 도메인 지식과 범용 능력 동시 확보
왜 중요한가?
특화 모델 학습에서 흔히 발생하는 '깊은 도메인 지식 주입 시 범용 능력 상실'이라는 트레이드오프를 자기증류 기법으로 해결해, 소형 모델로도 상용 수준 배포가 가능함을 보였다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2609.11127v1 Announce Type: new Abstract: This paper introduces the complete technical solution for the KuaiRP series of role-playing models. We aim to achieve four core objectives for a dedicated role-playing model: simplified prompt engineering, highly stable output quality, built-in domain world knowledge, and high-efficiency deployment with a small parameter size. However, effectively injecting deep domain knowledge often leads to a severe catastrophic forgetting of the model's genera
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