강화 학습은 생각의 사슬을 만나기 : LLM을 자율 추론 에이전트로 바꾸는 것

LLM (Lange Language Models)에는 NLP (Natural Language Processing)가 크게 발전하여 텍스트 생성, 번역 및 요약 작업에서 우수합니다. 그러나 논리적 추론에 참여하는 능력은 여전히 ​​어려운 일입니다. 다음 단어를 예측하도록 설계된 전통적인 LLM은 구조화 된 추론보다는 통계적 패턴 인식에 의존합니다. 이것은 복잡한 문제를 해결하고 새로운 시나리오에 자율적으로 적응하는 능력을 제한합니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 연구원들은 강화 학습 (RL)을 통합했습니다. 생각의 사슬 (COT) LLM이 고급 추론 능력을 개발할 수 있도록 프롬프트. 이 돌파구는 다음과 같은 모델의 출현으로 이어졌습니다. Deepseek R1놀라운 논리적 추론 능력을 보여줍니다. 강화 학습의 적응 학습 과정을 COT의 구조화 된 문제 해결 방식과 결합함으로써 LLM은 자율 추론 에이전트로 발전하여 더 큰 효율성, 정확성 및 적응성으로 복잡한 도전을 해결할 수 있습니다.

LLM의 자율 추론의 필요성

• 전통적인 LLM의 한계

그들의 인상적인 능력에도 불구하고, LLM은 추론과 문제 해결과 관련하여 고유 한 한계가 있습니다. 그들은 논리적 도출보다는 통계적 확률에 기초하여 응답을 생성하여 깊이와 추론이 부족한 표면 수준의 답변을 초래합니다. LLM은 구조화 된 문제 해결으로 어려움을 겪고있는 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 체계적으로 해체 할 수있는 인간과 달리. 그들은 종종 논리적 일관성을 유지하지 못해서 환각이나 모순적인 반응으로 이어집니다. 또한 LLM은 단일 단계에서 텍스트를 생성하며 인간의 자기 반성 과정과 달리 출력을 확인하거나 개선 할 내부 메커니즘이 없습니다. 이러한 한계는 깊은 추론이 필요한 작업에서 신뢰할 수 없게 만듭니다.

• 왜 사슬의 사슬 (COT) 프롬프트가 부족한 이유

COT 프롬프트의 도입은 최종 답변에 도달하기 전에 중간 단계를 명시 적으로 생성함으로써 다단계 추론을 처리하는 LLMS의 능력을 향상시켰다. 이 구조화 된 접근법은 인간 문제 해결 기술에서 영감을 얻습니다. 그 효과에도 불구하고, COT 추론은 근본적으로 인간이 만든 프롬프트에 의존하여 모델이 자연스럽게 추론 기술을 독립적으로 개발하지 않는다는 것을 의미합니다. 또한 COT의 효과는 작업 별 프롬프트와 관련이 있으며 다양한 문제에 대한 프롬프트를 설계하기위한 광범위한 엔지니어링 노력이 필요합니다. 또한, LLM은 COT를 언제 적용할지 자율적으로 인식하지 않기 때문에, 그들의 추론 능력은 사전 정의 된 지침으로 제한되어 있습니다. 이러한 자급 자족 부족은보다 자율적 인 추론 프레임 워크의 필요성을 강조합니다.

• 추론에서 강화 학습의 필요성

강화 학습 (RL)은 인간이 설계 한 COT 프롬프트의 한계에 대한 매력적인 솔루션을 제시하여 LLM이 정적 인간의 입력에 의존하기보다는 동적으로 추론 기술을 개발할 수있게합니다. 모델이 막대한 양의 기존 데이터로부터 학습하는 전통적인 접근 방식과 달리 RL을 통해 모델은 반복 학습을 통해 문제 해결 프로세스를 개선 할 수 있습니다. RL은 보상 기반 피드백 메커니즘을 사용함으로써 LLM이 내부 추론 프레임 워크를 구축하여 다양한 작업에 걸쳐 일반화하는 능력을 향상시킵니다. 이를 통해 수동 미세 조정이 필요없이 복잡한 추론을 처리 할 수있는보다 적응력 있고 확장 가능하며 자체 개선 모델이 가능합니다. 또한 RL은 자체 정복을 가능하게하여 모델이 출력의 환각과 모순을 줄일 수 있도록하여 실제 응용 분야에보다 신뢰할 수 있도록합니다.

강화 학습이 LLM의 추론을 향상시키는 방법

• LLM에서 강화 학습이 어떻게 작동하는지

강화 학습 에이전트 (이 경우 LLM)가 환경 (예 : 복잡한 문제)과 상호 작용하여 누적 보상을 극대화하는 기계 학습 패러다임입니다. RL을 통해 모델이 라벨이 붙은 데이터 세트에 대한 교육을받는 감독 학습과 달리 RL을 통해 모델은 시행 착오로 학습 할 수 있으며 피드백에 따라 응답을 지속적으로 정제 할 수 있습니다. RL 프로세스는 LLM이 초기 문제 프롬프트를 수신 할 때 시작하여 시작 상태 역할을합니다. 그런 다음 모델은 추론 단계를 생성하여 환경 내에서 취해진 행동으로 작용합니다. 보상 기능은이 조치를 평가하여 논리적이고 정확한 응답에 대한 긍정적 인 강화 및 오류 또는 일관성을 위반합니다. 시간이 지남에 따라이 모델은 추론 전략을 최적화하고 보상을 극대화하기 위해 내부 정책을 조정하는 법을 배웁니다. 모델 이이 프로세스를 통해 반복함에 따라, 그것은 구조화 된 사고를 점진적으로 향상시켜 더 일관되고 신뢰할 수있는 출력을 초래합니다.

• DeepSeek R1 : RL 및 사슬의 사슬로 논리적 추론을 발전시킵니다

DeepSeek R1은 RL을 COT 추론과 결합하여 LLM에서 논리적 문제 해결을 향상시키는 방법의 대표적인 예입니다. 다른 모델은 인간이 설계 한 프롬프트에 크게 의존하지만,이 조합은 DeepSeek R1이 추론 전략을 동적으로 개선 할 수있게 해주었다. 결과적으로,이 모델은 복잡한 문제를 더 작은 단계로 분류하고 구조화 된 일관된 응답을 생성하는 가장 효과적인 방법을 자율적으로 결정할 수 있습니다.

DeepSeek R1의 주요 혁신은 그룹 상대 정책 최적화 (GRPO). 이 기술을 통해 모델은 새로운 응답을 이전 시도와 지속적으로 비교하고 개선을 보여주는 것들을 강화할 수 있습니다. 절대적 정확성을 최적화하는 기존의 RL 방법과 달리 GRPO는 상대적인 진행 상황에 중점을 두어 모델이 시간이 지남에 따라 접근 방식을 반복적으로 개선 할 수 있습니다. 이 과정은 DeepSeek R1이 명백한 인간의 개입에 의존하기보다는 성공과 실패로부터 배울 수 있습니다. 광범위한 문제 영역에서 추론 효율성을 점차 개선합니다.

DeepSeek R1의 성공에있어 또 다른 중요한 요소는 논리적 시퀀스를 자기 교정하고 최적화하는 능력입니다. 추론 체인에서 불일치를 식별 함으로써이 모델은 반응에서 약한 영역을 식별하고 그에 따라 세분화 할 수 있습니다. 이 반복 프로세스는 환각과 논리적 불일치를 최소화함으로써 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.

• LLM의 강화 학습의 도전

RL은 LLM이 자율적으로 추론 할 수있게하겠다는 큰 약속을 보여 주었지만, 그 도전이없는 것은 아닙니다. LLM에 RL을 적용하는 데있어 가장 큰 과제 중 하나는 실제 보상 기능을 정의하는 것입니다. 보상 시스템이 논리적 정확성보다 유창성을 우선시하면 모델은 그럴듯하게 들리지만 진정한 추론이 부족한 응답을 생성 할 수 있습니다. 또한 RL은 탐사 및 착취의 균형을 유지해야합니다. 특정 보상 극대화 전략을 최적화하는 과제 모델은 엄격 해져서 다양한 문제에 대한 추론을 일반화하는 능력을 제한합니다.
또 다른 중요한 관심사는 RL 및 COT 추론으로 LLM을 정제하는 계산 비용입니다. RL 교육은 상당한 자원을 요구하여 대규모 구현을 비싸고 복잡하게 만듭니다. 이러한 과제에도 불구하고 RL은 LLM 추론을 강화하고 지속적인 연구 및 혁신을 주도하기위한 유망한 접근 방식으로 남아 있습니다.

미래의 지시 사항 : 자기 개선 AI를 향해

AI 추론의 다음 단계는 지속적인 학습과 자기 개선에 있습니다. 연구원들은 메타 학습 기술을 탐색하여 LLM이 시간이 지남에 따라 추론을 개선 할 수있게합니다. 유망한 접근 방식 중 하나는 모델이 자신의 반응에 도전하고 비판하여 자율적 추론 능력을 더욱 향상시키는 자체 연극 강화 학습입니다.
또한 RL을 지식 그래프 기반 추론과 결합하는 하이브리드 모델은 체계적인 지식을 학습 프로세스에 통합하여 논리적 일관성과 사실 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 RL 중심 AI 시스템이 계속 발전함에 따라 공정성, 투명성 및 편견 완화와 같은 윤리적 고려 사항을 해결함에 따라 신뢰할 수 있고 책임있는 AI 추론 모델을 구축하는 데 필수적입니다.

결론

강화 학습과 생각의 문제 해결을 결합하는 것은 LLM을 자율 추론 에이전트로 전환하는 중요한 단계입니다. LLM이 단순한 패턴 인식보다는 비판적 사고에 관여 할 수있게함으로써 RL과 COT는 정적, 신속한 의존적 반응에서 동적 피드백 중심 학습으로 전환을 촉진합니다.
LLM의 미래는 복잡한 문제를 통해 추론하고 단순히 텍스트 시퀀스를 생성하는 것이 아니라 새로운 시나리오에 적응할 수있는 모델에 있습니다. RL 기술이 발전함에 따라, 우리는 의료, 과학 연구, 법률 분석 및 복잡한 의사 결정을 포함한 다양한 분야에서 독립적이고 논리적 인 추론이 가능한 AI 시스템에 더 가깝게 이동합니다.

게시물 강화 학습은 생각의 사슬을 만나기 : LLM을 자율 추론 에이전트로 바꾸는 것 먼저 나타났습니다 Unite.ai.