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R1-Searcher++: Incentivizing the Dynamic Knowledge Acquisition of LLMs via Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

저자

Huatong Song, Jinhao Jiang, Wenqing Tian, Zhipeng Chen, Yuhuan Wu, Jiahao Zhao, Yingqian Min, Wayne Xin Zhao, Lei Fang, Ji-Rong Wen

개요

본 논문은 정적 지식으로 인한 환각 현상에 취약한 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해, 내부 및 외부 지식을 적응적으로 활용하도록 LLM을 훈련하는 새로운 프레임워크인 R1-Searcher++를 제안합니다. R1-Searcher++는 초기 SFT Cold-start 단계와 동적 지식 획득을 위한 강화 학습(RL) 단계의 두 단계 훈련 전략을 사용합니다. RL 단계는 탐색을 장려하기 위해 결과 감독을 사용하고, 내부 지식 활용에 대한 보상 메커니즘을 통합하며, 검색된 정보를 지속적으로 동화하여 모델의 내부 지식을 풍부하게 하는 기억 메커니즘을 통합합니다. 내부 지식과 외부 검색 엔진을 활용하여 모델은 지속적으로 기능을 향상시켜 효율적인 검색 증강 추론을 가능하게 합니다. 실험 결과, R1-Searcher++는 기존 RAG 및 추론 방법보다 성능이 우수하고 효율적인 검색을 달성함을 보여줍니다. 코드는 https://github.com/RUCAIBox/R1-Searcher-plus 에서 이용 가능합니다.

시사점, 한계점

시사점:
기존 RAG 방법의 한계점인 비용, 일반화 성능 저하, 내부 지식 무시 문제를 효과적으로 해결하는 새로운 프레임워크 제시
내부 및 외부 지식을 적응적으로 활용하여 LLM의 추론 능력 향상
효율적인 검색 증강 추론을 가능하게 함으로써 LLM의 성능 및 효율성 개선
결과 감독과 보상 메커니즘을 통한 강화 학습 기반의 지능적인 지식 획득 및 활용
한계점:
본 논문에서 제시된 R1-Searcher++의 성능 평가는 특정 데이터셋과 실험 환경에 국한될 수 있음. 다양한 데이터셋 및 환경에서의 추가적인 검증이 필요함.
RL 기반 훈련의 복잡성 및 계산 비용이 높을 수 있음. 훈련 효율성 개선에 대한 추가적인 연구가 필요함.
외부 검색 엔진 의존성으로 인해 검색 엔진의 품질에 따라 성능이 영향을 받을 수 있음. 다양한 검색 엔진에 대한 적용성 및 안정성 검증이 필요함.
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