핵심 개념
강화 학습을 통해 대형 언어 모델의 추론 능력을 향상시키는 방법과 결과에 대한 연구
초록
대형 언어 모델의 추론 능력 향상을 위한 강화 학습 알고리즘의 성능 비교
Expert Iteration이 대부분의 경우에서 가장 우수한 성능을 보임
PPO와 EI 모두 초기화된 모델에서 빠르게 수렴하며, EI는 PPO와 비슷한 샘플 복잡성을 갖음
ORM 가이드 및 밀도 있는 보상은 성능에 큰 영향을 미치지 않음
RL 학습은 주로 maj@1 점수를 향상시키지만 pass@n 점수에는 큰 영향을 미치지 않음
통계
Expert Iteration이 PPO와 비슷한 샘플 복잡성을 갖음
EI는 maj@1 정확도를 향상시키고 pass@n 점수에는 큰 영향을 미치지 않음
ORM 가이드 및 밀도 있는 보상은 성능에 큰 영향을 미치지 않음
인용구
"Expert Iteration이 대부분의 경우에서 가장 우수한 성능을 보임."
"PPO와 EI 모두 초기화된 모델에서 빠르게 수렴하며, EI는 PPO와 비슷한 샘플 복잡성을 갖음."