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A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models

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  • 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 과제 해결에 있어 LLM의 능력을 향상시키는 데 RL이 놀라운 성공을 거두었고, 결과적으로 RL은 LLM을 LRM(Reasoning Language Model)으로 변환하는 기본적인 방법론으로 자리 잡았습니다. 하지만 RL의 빠른 발전에도 불구하고, LRM을 위한 RL의 추가적인 확장은 계산 자원뿐만 아니라 알고리즘 설계, 훈련 데이터 및 인프라 측면에서도 근본적인 과제에 직면하고 있습니다. 따라서 이 분야의 발전을 재검토하고, 궤적을 재평가하며, 인공 초지능(ASI)을 향한 RL의 확장성을 높이기 위한 전략을 모색하는 것이 시의적절합니다. 본 논문은 특히 DeepSeek-R1 출시 이후 추론 능력을 위해 LLM 및 LRM에 RL을 적용한 연구, 기본 구성 요소, 핵심 문제, 훈련 자원 및 하위 애플리케이션을 조사하여 이 빠르게 발전하는 분야의 미래 기회와 방향을 파악합니다. 본 논문은 더 넓은 추론 모델을 위한 RL에 대한 미래 연구를 촉진하기를 기대합니다.

시사점, 한계점

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시사점: LLM의 추론 능력 향상을 위한 RL의 효용성을 재확인하고, 향후 연구 방향을 제시합니다. DeepSeek-R1 이후의 연구 동향을 분석하여, LRM 발전에 대한 통찰력을 제공합니다. RL 기반 LRM의 다양한 응용 분야를 조망합니다.
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한계점: RL 기반 LRM 확장에 필요한 계산 자원, 알고리즘 설계, 훈련 데이터 및 인프라 문제에 대한 구체적인 해결책 제시가 부족합니다. ASI 달성을 위한 RL의 적용 가능성에 대한 논의가 상대적으로 추상적입니다. 특정 RL 알고리즘이나 LLM 아키텍처에 대한 심층적인 분석이 부족할 수 있습니다.
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