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Agentic-R1: Distilled Dual-Strategy Reasoning

Created by
  • Haebom

저자

Weihua Du, Pranjal Aggarwal, Sean Welleck, Yiming Yang

개요

DualDistill이라는 새로운 파인튜닝 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 여러 교사 모델로부터 상호 보완적인 추론 전략을 증류하여 통합된 학생 모델을 생성한다. 특히, 수학적 추론에 뛰어난 장점을 가진 장기 사고 과정(long-CoT) 모델과 코드 실행을 통해 산술 연산을 처리하는 도구 지원 에이전트의 장점을 결합한다. Agentic-R1이라는 모델은 각 질의에 대해 최적의 전략(도구 사용 또는 텍스트 기반 추론)을 동적으로 선택하여 계산 집약적인 문제와 표준 벤치마크 모두에서 정확도를 향상시킨다.

시사점, 한계점

시사점: 다중 전략 증류를 통해 강력하고 효율적인 추론을 달성하는 방법을 제시한다. 계산 집약적인 문제와 추상적인 문제 모두에서 성능 향상을 보인다. 도구 사용과 텍스트 기반 추론의 장점을 효과적으로 결합한다.
한계점: 구체적인 한계점은 논문에서 명시적으로 언급되지 않았다. 향후 연구를 통해 다양한 유형의 문제에 대한 일반화 성능 및 확장성을 평가할 필요가 있다. 또한, 사용된 도구 및 교사 모델의 종류에 따른 성능 변화에 대한 분석이 필요하다.
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