Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

Created by
  • Haebom

저자

Kaiyan Zhang, Yuxin Zuo, Bingxiang He, Youbang Sun, Runze Liu, Che Jiang, Yuchen Fan, Kai Tian, Guoli Jia, Pengfei Li, Yu Fu, Xingtai Lv, Yuchen Zhang, Sihang Zeng, Shang Qu, Haozhan Li, Shijie Wang, Yuru Wang, Xinwei Long, Fangfu Liu, Xiang Xu, Jiaze Ma, Xuekai Zhu, Ermo Hua, Yihao Liu, Zonglin Li, Huayu Chen, Xiaoye Qu, Yafu Li, Weize Chen, Zhenzhao Yuan, Junqi Gao, Dong Li, Zhiyuan Ma, Ganqu Cui, Zhiyuan Liu, Biqing Qi, Ning Ding, Bowen Zhou

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 추론을 위한 강화 학습(RL) 분야의 최근 발전을 조사한다. 특히 수학 및 코딩과 같은 복잡한 논리적 작업 해결에 RL이 기여한 바를 강조하며, LLM을 LRM(LRMs)으로 변환하는 데 있어 RL의 중요성을 언급한다. 또한 계산 자원, 알고리즘 설계, 훈련 데이터 및 인프라와 관련된 RL 기반 LRM 확장의 주요 과제를 논하며, 미래 연구 방향성을 제시한다. DeepSeek-R1 출시 이후 RL을 LLM 및 LRM에 적용하여 추론 능력을 향상시킨 연구들을 분석하며, 이 분야의 발전과 미래 기회를 모색한다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
RL은 LLM의 추론 능력 향상에 기여하며, 특히 수학 및 코딩과 같은 복잡한 작업에 효과적이다.
◦
RL은 LLM을 LRM으로 변환하는 핵심 방법론으로 부상했다.
◦
본 논문은 이 분야의 발전을 재평가하고 미래 연구 방향을 제시한다.
◦
DeepSeek-R1 출시 이후의 연구들을 분석하여 인사이트를 제공한다.
•
한계점:
◦
RL 기반 LRM 확장은 계산 자원, 알고리즘 설계, 훈련 데이터, 인프라 측면에서 과제에 직면한다.
◦
논문에서는 구체적인 방법론적 한계점이나 실험적 한계점에 대한 직접적인 언급은 부족하다.
◦
ASI(Artificial SuperIntelligence)로의 확장을 위한 구체적인 전략 제시가 미흡할 수 있다.
👍
Made with Slashpage