rd-signal-2: 프로덕션 규모의 최첨단 분류 모델

Raindrop은 프로덕션 트레이스(production traces)를 활용해 작업별 이진 분류기를 구축하는 새로운 모델 파이프라인인 rd-signal-2 기반의 Signals 2.0을 출시했다.

rd-signal-2는 GPT-5.6 Sol xhigh 수준의 높은 정확도에 근접하면서도, 비용은 해당 모델 대비 1,600배, GPT-5.6 Luna xhigh 대비 260배 더 저렴하다.

AI 에이전트의 실패는 단일 턴이 아니라 수많은 턴, 도구 호출(tool calls), 서브 에이전트 간의 상호작용을 거치며 복잡하게 발생한다. 대규모 프론티어 모델을 모든 트레이스에 적용하는 것은 비용과 속도 면에서 비효율적이며, 소형 모델은 복잡한 맥락을 파악하는 데 한계가 있다.

rd-signal-2는 자동화된 연구 루프(automated research loop)를 통해 이 문제를 해결한다. 각 동작에 대해 프로덕션 트레이스를 분석하고, 중요한 맥락을 수집하는 코드를 직접 작성한 뒤, 이를 바탕으로 특정 작업에 최적화된 모델을 학습시킨다.

또한, 데이터 보존 없이(Zero Data Retention) 맞춤형 분류기를 학습하고 호스팅할 수 있는 플랫폼인 Signal Builder도 함께 공개했다. 이를 통해 의료 분야와 같이 엄격한 보안 환경에서도 강력한 분류 기능을 사용할 수 있다.