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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)의 추론 능력 향상을 위한 강화 학습(RL)의 최근 발전을 조사합니다. 특히 수학 및 코딩과 같은 복잡한 논리적 작업에서 LLM의 성능을 향상시키는 데 RL이 놀라운 성공을 거두었으며, LLM을 추론 모델(LRM)로 변환하는 기본 방법론으로 자리 잡았습니다. 하지만 RL의 빠른 발전에도 불구하고, LLM 및 LRM에 대한 RL의 확장은 계산 자원뿐만 아니라 알고리즘 설계, 훈련 데이터 및 인프라 측면에서 기본적인 과제에 직면해 있습니다. 따라서 이 분야의 발전을 재검토하고, 궤적을 재평가하며, 인공 초지능(ASI)을 향한 RL의 확장성을 높이기 위한 전략을 모색하는 것이 시기적절합니다. 특히 DeepSeek-R1 출시 이후, 추론 능력을 위한 LLM 및 LRM에 RL을 적용한 연구, 기본 구성 요소, 핵심 문제, 훈련 자원 및 후속 애플리케이션을 조사하여 이 빠르게 발전하는 분야의 미래 기회와 방향을 파악합니다. 이 논문은 더 광범위한 추론 모델을 위한 RL에 대한 미래 연구를 촉진하기를 기대합니다.

시사점, 한계점

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시사점: LLM의 추론 능력 향상을 위한 RL의 효용성을 보여주고, LRM 개발을 위한 기본 방법론으로서의 RL의 중요성을 강조합니다. DeepSeek-R1 이후의 연구 동향을 분석하여 향후 연구 방향을 제시합니다. 더 광범위한 추론 모델을 위한 RL 연구를 촉진하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
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한계점: RL의 확장성 제한(계산 자원, 알고리즘 설계, 훈련 데이터, 인프라)에 대한 심층적인 분석이 부족할 수 있습니다. ASI 달성을 위한 RL의 적용 가능성에 대한 구체적인 로드맵이 제시되지 않을 수 있습니다. 특정 알고리즘이나 모델에 대한 자세한 기술보다는 전반적인 개요에 집중되어 세부적인 기술적 내용이 부족할 수 있습니다.
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