수학과 코딩 그 이상: 새로운 RL 프레임워크는 복잡한 실제 작업을 위해 LLM 에이전트를 교육하는 데 도움이 됩니다 완벽가이드
수학과 코딩 그 이상: 새로운 RL 프레임워크는 복잡한 실제 작업을 위해 LLM 에이전트를 교육하는 데 도움이 됩니다
인공지능/AI 전문 정보
중국 과학 기술 대학의 연구원들은 수학 및 코딩과 같이 잘 정의된 문제를 넘어 복잡한 에이전트 작업을 위한 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하는 데 도움이 되는 새로운 강화 학습(RL) 프레임워크를 개발했습니다. 해당 프레임워크인 Agent-R1은 널리 사용되는 RL 알고리즘과 호환되며 여러 검색 단계 및 도구와의 다중 회전 상호 작용이 필요한 추론 작업에서 상당한 개선을 보여줍니다. 프레임워크는 진화하는 환경 및 불완전한 정보와 상호 작용해야 하는 에이전트 애플리케이션의 동적 특성을 고려하는 RL 패러다임의 재정의를 기반으로 구축
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중국 과학 기술 대학의 연구원들은 수학 및 코딩과 같이 잘 정의된 문제를 넘어 복잡한 에이전트 작업을 위한 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하는 데 도움이 되는 새로운 강화 학습(RL) 프레임워크를 개발했습니다. 해당 프레임워크인 Agent-R1은 널리 사용되는 RL 알고리즘과 호환되며 여러 검색 단계 및 도구와의 다중 회전 상호 작용이 필요한 추론 작업에서 상당한 개선을 보여줍니다. 프레임워크는 진화하는 환경 및 불완전한 정보와 상호 작용해야 하는 에이전트 애플리케이션의 동적 특성을 고려하는 RL 패러다임의 재정의를 기반으로 구축되었습니다. 이 프레이밍은 실제 애플리케이션과 훨씬 더 유사하며 기업 환경에서 에이전트 작업에 중요한 용도로 사용될 수 있습니다. 에이전트에 대한 강화 학습 재고RL은 잘 정의된 추론 작업을 위한 LLM 교육의 초석이 되었습니다. 수학과 코딩과 같은 영역에서 모델은 명확한 신호를 받습니다. 대답은 옳거나 그름입니다
상세 분석
. 이로 인해 해당 행동에 대해 보상하거나 처벌하는 것이 상대적으로 간단해졌습니다. 그러나 이 접근 방식은 모델이 대화형 환경에서 작동하고, 대화 전반에 걸쳐 동적 기억을 개발하고, 다단계 추론을 수행하고, 예측할 수 없는 피드백에 응답해야 하는 에이전트 작업에 어려움을 겪습니다. 이러한 시나리오에 대해 RL을 사용하는 훈련 에이전트는 특히 효과적인 보상 설계가 복잡하고 훈련된 에이전트가 실제 환경의 지저분하고 예측할 수 없는 특성을 일반화하지 못하는 다중 턴 상호 작용에서 고유한 과제를 제시합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 과학 기술 대학 연구원은 MDP(Markov Decision Process)로 알려진 RL의 기본 프레임워크를 다시 방문했습니다. MDP는 네 가지 주요 구성 요소를 사용하여 의사 결정을 모델링합니다.
정리
상태 공간(에이전트가 있을 수 있는 가능한 상태 집합) 행동 공간(에이전트가 할 수 있는 일) 상태 전환 확률(행동이 이어질 가능성이 있는 상태) 그리고 보상 함수(결과가 좋든 나쁘든). 이 논문에서는 LLM 에이전트에 더 적합하도록 이 프레임워크를 확장할 것을 제안합니다. 새로운 공식에서는 상태 공간이 현재 상태(모델에 의해 생성된 현재 토큰 시퀀스)뿐만 아니라 상호 작용 및 환경 피드백의 전체 기록을 포함하도록 확장됩니다. 작업은 여전히 기본적으로 텍스트 생성에 관한 것이지만 특정 텍스트 시퀀스는 이제 API 호출과 같은 외부 도구를 트리거할 수 있습니다. 상태 전환은 예측할 수 없거나 “확률론적”이 됩니다
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