보상 문제: GRPO 훈련이 실패하는 이유와 AI의 미래에 대한 의미
훈련 중반 보상 급락의 미스터리 풀기
강화 학습 모델의 보상 곡선이 꾸준히 상승하다가 훈련 도중 예상치 못하게 급락하는 것을 본 적이 있습니까? 이러한 현상은 대규모 모델 훈련을 위해 설계된 GRPO에서 점점 더 흔하게 발생하며, 이는 현재 강화 학습 접근 방식의 근본적인 절충점에 대한 의문을 제기합니다.
강화 학습 안정성의 기반 아키텍처
많은 강화 학습 알고리즘의 핵심에는 액터-크리틱 프레임워크가 있습니다. 전통적인 교재에서는 이를 "액터-크리틱"으로 표현하지만, 일부 전문가들은 그 본질을 포착하기 위해 "지식과 행동의 상호 작용"이라는 용어를 선호합니다. 이러한 공식에서 크리틱("지식") 구성 요소는 액터("행동")를 평가하고 안내하여 시스템이 역동적인 환경을 탐색하는 동안에도 정책 기울기가 안정적으로 유지되도록 합니다.
데이터가 정적이고 잘 정의된 지도 학습과 달리 RL은 비정상적인 환경과 희소한 보상 신호로부터의 제한된 피드백에 대처해야 합니다. 상태-값 또는 행동-값 함수(또는 기준선이 있는 어드밴티지 함수와 같은 고급 기술)를 활용하는 크리틱 구성 요소를 통합하면 기울기 계산의 분산이 줄어듭니다. 이는 훈련 중에 알고리즘이 경로를 벗어나는 위험을 완화합니다.
GRPO 설계: 규모 확장을 위해 안정성 희생
GRPO의 설계는 의도적으로 크리틱 네트워크를 생략합니다. 주요 이유는 간단합니다. 수천억 개의 파라미터를 포괄하는 모델을 훈련할 때 큰 액터와 별도의 크리틱 네트워크를 모두 유지하는 데 필요한 메모리 요구 사항이 엄청나게 높아지기 때문입니다. 대신 GRPO는 어드밴티지 함수를 온라인으로 추정하여 계산 안정성을 줄이는 대신 스토리지 요구 사항을 줄입니다.
이러한 설계 절충은 중요한 결과를 가져옵니다. 일반적으로 정책 모델과 크기가 비슷한 값 네트워크를 사용하는 널리 채택된 PPO 알고리즘을 생각해 보십시오. 이러한 설정은 막대한 메모리 및 계산 부하를 가하지만 본질적으로 훈련을 안정화합니다. 반면에 GRPO는 특히 배치 크기가 작을 때 변동이 더 심해 훈련 중에 보상이 갑자기 떨어지는 결과가 발생합니다. 학술 연구 그룹과 중간 규모 모델(수백만에서 수천만 개의 파라미터)로 작업하는 팀의 경우 분산 증가는 심각한 단점이 될 수 있습니다.
GRPO 실패 시: 실제 훈련의 교훈
다양한 모델 크기에 걸친 훈련 관찰은 이러한 절충점을 부각시킵니다. 더 작은 모델(10억 개 또는 LLAMA와 같은 특정 70억 개 및 80억 개 구성)은 GRPO 훈련 중에 희소한 보상 신호로 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 시나리오에서는 단일 훈련 배치가 정책 기울기의 안정성을 유지하기에 충분한 보상 신호를 제공하지 못하여 성능이 불안정해질 수 있습니다. 대조적으로 320억 개에서 380억 개 범위의 더 큰 모델은 더 조밀한 보상 피드백으로 인해 안정성이 향상되고 1000억 개 이상의 모델은 이러한 문제를 더 쉽게 피하는 경향이 있습니다.
실제적인 측면에서 많은 팀이 더 작은 모델에 PPO를 사용하는 쪽으로 기울었는데, 이는 PPO의 본질적인 안정성이 계산 비용보다 더 중요하기 때문입니다. 일부 팀은 모델 증류와 같은 기술을 사용하여 보상 밀도를 높여 지도 미세 조정에 비해 훈련 프로세스를 가속화하기도 했습니다. 이러한 통찰력은 미묘한 그림을 보여줍니다. GRPO는 데이터가 풍부할 때 실행 가능할 수 있지만 리소스 제약 조건이 더 엄격한 상황에서는 어려움을 겪습니다.
GRPO를 넘어: AI 훈련의 패러다임 전환
GRPO가 직면한 과제는 고립된 기술적 결함이 아니라 강화 학습의 미래에 대한 더 깊은 질문을 반영합니다. 강화 학습의 아버지라고도 불리는 리처드 서튼과 같은 이 분야의 영향력 있는 목소리는 오랫동안 딥 러닝 방법의 가소성 문제를 강조해 왔습니다. 최근의 통찰력은 전통적인 RL 방법이 결국 더 강력한 대안으로 대체될 수 있음을 확인시켜 줍니다.
주목할 만한 예는 Anthropic의 2025년 3월 27일자 "보고서"로, 제목은 대규모 언어 모델의 생각 추적입니다. 이 연구는 대규모 모델이 다양한 컨텍스트에서 학습된 지식을 유연하게 적용하기 위해 활용할 수 있는 공유 추상 공간(잠재 공간)에 대한 증거를 제공합니다. 이러한 발견은 강화 학습에만 기반한 훈련 패러다임이 실제 한계에 도달할 수 있다는 개념을 강화합니다. 여러 면에서 RL은 과도기적 목적을 수행하여 더 큰 안정성과 장기적인 상업적 실행 가능성을 약속하는 준지도 학습과 같은 접근 방식의 길을 열었습니다.
준지도 및 비지도 학습 수용
유망한 경로는 준지도 학습에 있는데, 이는 지도 및 비지도 기술의 요소를 혼합하여 명시적으로 레이블이 지정된 데이터가 적은 데이터에서 학습하는 강력한 모델을 구축합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 향상된 안정성 및 확장성: 방대한 양의 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용함으로써 준지도 방법은 희소한 보상 신호에 대한 과도한 의존 없이 더 풍부한 패턴과 관계를 포착할 수 있습니다.
- 컨텍스트 간 일반화: 정의된 환경 내에서 매우 구체적인 상호 작용에 맞게 조정되는 RL과 달리 준지도 학습은 모델이 보다 효과적으로 일반화할 수 있도록 장려합니다. 이는 AI 시스템이 점점 더 다양한 도메인에서 작동할 것으로 예상됨에 따라 특히 중요합니다.
다중 모드 학습 및 공유 추상 공간의 힘
Anthropic의 연구는 공유 추상 공간(서로 다른 형태의 데이터가 통합된 표현으로 수렴되는 잠재 도메인)의 존재를 강조합니다. 이러한 획기적인 발전은 AI의 미래에 다음과 같은 몇 가지 영향을 미칩니다.
- 교차 컨텍스트 지식 적용: 공유 잠재 공간에 액세스하고 조작할 수 있는 모델은 한 컨텍스트에서 학습된 지식을 유연하게 적용하여 다른 컨텍스트의 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 기능은 적응력이 뛰어나고 효율적인 AI 시스템을 개발하는 데 매우 중요합니다.
- 향상된 다중 모드 기능: 텍스트, 이미지, 오디오 및 기타 감각 데이터를 공통 잠재 프레임워크에 통합하면 단일 모드를 초월하는 이해가 필요한 작업에서 획기적인 발전으로 이어질 수 있습니다. 이러한 시너지는 자율 시스템에서 창의적인 콘텐츠 생성에 이르기까지 다양한 분야에서 차세대 AI 애플리케이션의 기반이 될 것으로 예상됩니다.
기존 프레임워크를 넘어: 통합 및 하이브리드 접근 방식
AI 연구의 미래는 다양한 훈련 패러다임의 가장 좋은 측면을 활용하는 하이브리드 접근 방식으로 특징지어질 가능성이 높습니다.
- 메타 학습 및 전이 학습: 모델이 하나의 작업에서 다른 작업으로 학습하고 적응하는 방법을 가르침으로써 메타 학습은 정적 RL 프레임워크가 따라올 수 없는 수준의 다양성을 가능하게 합니다. 이러한 접근 방식은 전이 학습과 결합되어 작업별 데이터가 많은 양으로 필요하지 않습니다.
- 신경 기호 통합: 기호 추론과 딥 러닝을 결합하면 효율적일 뿐만 아니라 설명 가능한 시스템을 만들 수 있습니다. 신경 기호 접근 방식은 고위 수준 개념과 추상 추론을 통합하기 위한 경로를 제공하며, 이는 잠재 공간 연구에서 얻은 통찰력을 직접적으로 보완하는 개발입니다.
- 적응형 자율 지도: 미래의 알고리즘은 데이터 내의 패턴과 구조를 식별하여 자체 학습 신호를 생성할 수 있는 자율 지도 학습 기술에 점점 더 의존할 수 있습니다. 이러한 적응형 방법은 RL의 고정 보상 구조에 의해 부과되는 많은 제한 사항을 우회할 것으로 예상됩니다.
전환기의 미래
AI 훈련 방법론의 진화는 전통적인 강화 학습의 깨지기 쉬운 안정성에서 벗어나고 있습니다. 업계가 리소스 제약 조건과 모델 성능의 균형을 맞추라는 압력에 직면함에 따라 혁신은 데이터 풍부도, 다중 모드 입력 및 작업에 대한 공유 추상적 이해를 조화시키는 하이브리드 접근 방식에 달려 있을 가능성이 높습니다. 이러한 새로운 패러다임에서 GRPO에서 볼 수 있는 절충점(계산 효율성이 안정성을 저해하는 경우)은 중요한 학습 지점 역할을 합니다.
요약하면 GRPO의 설계 선택은 메모리 제약 조건과 훈련 안정성 간의 복잡한 균형을 보여줍니다. 소규모로 모델을 개발하거나 제한된 데이터 조건에서 운영하는 사람들에게는 PPO와 같이 통합 크리틱 구성 요소가 있는 알고리즘이 여전히 더 안정적인 선택입니다. 한편 AI가 다중 모드 및 준지도 영역으로 더 나아감에 따라 업계는 모델이 학습하고 적응하는 방식에 혁신적인 변화를 겪을 준비가 되어 있습니다.