Learn-by-Wire Training Control Governance: Bounded Autonomous Training Under Stress for Stability and Efficiency

Modern language-model training is increasingly exposed to instability, degraded runs, and wasted compute, especially under aggressive learning-rate, scale, and runtime-stress conditions. This paper introduces Learn-by-Wire Guard (LBW-Guard), a bounded autonomous training-control governance layer that operates above AdamW. Rather than replacing the optimizer update rule, LBW-Guard observes training telemetry, interprets instability-sensitive regimes, and applies bounded control to optimizer execution while preserving fixed training objectives. We evaluate LBW-Guard in a Qwen2.5-centered stress-and-robustness suite using WikiText-103, with Qwen2.5-7B as the empirical anchor, model-size comparisons against Qwen2.5-3B and Qwen2.5-14B, learning-rate stress tests, gradient-clipping baselines, and a no-LoRA TinyLlama-1B full-parameter sanity check. In the 7B reference setting, LBW-Guard reduces final perplexity from 13.21 to 10.74, an 18.7% improvement, while reducing end-to-end time from 392.54s to 357.02s, a 1.10x speedup. Under stronger learning-rate stress, AdamW degrades to 1885.24 final perplexity at LR=3e-3 and 659.76 at LR=1e-3, whereas LBW-Guard remains trainable at 11.57 and 10.33, respectively. Gradient-clipping baselines do not reproduce this effect. These results support a scoped systems conclusion that stability-sensitive LLM training can benefit from a governance plane above the optimizer. LBW-Guard provides evidence that bounded runtime control can preserve productive compute under stress while remaining distinct from optimizer replacement and local gradient suppression.

한 줄 요약

**[LLM 학습 인프라 / 안정성 거버넌스]** AdamW 위에 얹는 경계된(bounded) 자율 학습 제어 거버넌스 레이어 LBW-Guard로 공격적인 learning rate·런타임 스트레스 조건에서 학습 안정성과 효율을 동시에 보장.

핵심 기여도

현대 LLM 학습이 불안정성·degraded run·낭비된 컴퓨트에 점점 더 노출되어 있다는 시스템 문제를 정의, 이를 옵티마이저 교체가 아닌 별도의 "거버넌스 평면"으로 다뤄야 한다고 주장.
옵티마이저 업데이트 규칙을 대체하지 않고, 학습 telemetry를 관찰하고 instability-sensitive regime을 해석해 옵티마이저 실행에 bounded control을 적용하는 LBW-Guard 도입.
Qwen2.5-7B 앵커, Qwen2.5-3B/14B 비교, learning rate 스트레스 테스트, gradient clipping baseline, no-LoRA TinyLlama-1B sanity check까지 포함한 종합 스트레스·견고성 스위트로 평가.
Gradient clipping baseline이 재현하지 못하는 효과가 LBW-Guard에서 관찰됨을 보여 효과가 단순한 local gradient 억제와 구분됨을 입증.

핵심 아이디어

"옵티마이저 업데이트 규칙은 그대로 두되, 그 위에서 학습 신호의 거시적 신호를 보고 bounded한 개입만 하는 거버넌스 레이어가 따로 있어야 한다"는 시스템적 관점. 학습 안정성 문제는 옵티마이저 교체가 아닌 운영 제어 평면의 문제로 재정의.

기술적 접근법

**모델/방법론**: AdamW 위에 동작하는 거버넌스 레이어 LBW-Guard, 학습 텔레메트리 관찰 → 불안정 regime 해석 → bounded control 적용.
**핵심 기법**: 학습 목표·옵티마이저 식 유지, telemetry 기반 instability detection, bounded runtime control 적용, gradient clipping과 구분되는 효과 검증을 위한 통제 실험.

주요 결과

Qwen2.5-7B WikiText-103 기준 최종 perplexity 13.21 → 10.74 (18.7% 개선), end-to-end 시간 392.54s → 357.02s (1.10x 가속).
강한 LR 스트레스(LR=3e-3)에서 AdamW perplexity 1885.24, LR=1e-3에서 659.76인 반면 LBW-Guard는 각각 11.57, 10.33으로 정상 학습 유지.
Gradient clipping baseline은 같은 효과를 재현하지 못해 LBW-Guard가 단순 gradient suppression이 아님 입증.

의의 및 한계

**의의**: stability-sensitive LLM 학습에서 옵티마이저 평면 위 거버넌스 평면이 production-grade 학습 안정성을 보장하는 새로운 컴포넌트로 자리할 수 있음을 입증. **한계**: 결과가 Qwen2.5 계열·WikiText-103 중심 스위트에 한정, 매우 큰 사전학습 스케일과 다양한 도메인 데이터에서의 일반화는 추가 검증 필요.

실용적 활용

대규모 LLM 사전학습·연속학습 파이프라인의 자율적 학습 안정화 컴포넌트.
공격적 LR schedule이나 새로운 하드웨어 셋업에서 학습 실패 비용 절감.
옵티마이저 자체를 바꾸지 않고도 학습 견고성을 강화하고 싶은 R&D 환경.