[논문리뷰] Benefits and Pitfalls of Reinforcement Learning for Language Model Planning: A Theoretical Perspective

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저자: Siwei Wang, Yifei Shen, Haoran Sun, Shi Feng, Shang-Hua Teng, Li Dong, Yaru Hao, Wei Chen

핵심 연구 목표

이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 계획 능력 향상을 위한 강화 학습(RL) 방법론 의 이점과 한계를 이론적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 특히, 지도 학습 미세 조정(SFT) 이 지닌 근본적인 한계를 밝히고, 정책 경사(Policy Gradient, PG) 및 Q-러닝(Q-learning) 의 학습 역학을 심층적으로 탐구하여 실제 LLM 계획 시스템에 대한 실용적인 통찰을 제공하고자 합니다.

핵심 방법론

LLM 계획 문제를 그래프 기반의 경로 찾기 문제 로 추상화하여, 정책 경사(PG) 및 Q-러닝 두 가지 주요 RL 알고리즘의 학습 동역학을 분석했습니다. Q-러닝에 대해서는 결과 보상(outcome reward) 과 과정 보상(process reward) 이라는 두 가지 보상 설계의 영향을 비교 분석했습니다. 이론적 분석의 검증을 위해 Erdős-Rényi 그래프 및 Blocksworld 벤치마크를 활용한 실험을 수행했습니다.

주요 결과

SFT 는 훈련 데이터의 동시 발생 관계를 암기 하여 잘못된 경로를 생성하는 경향이 있는 반면, RL 은 탐색을 통해 더 나은 일반화를 달성했습니다. PG 는 훈련 정확도 100% 달성 후에도 출력 다양성이 지속적으로 감소하는 다양성 붕괴(diversity collapse) 현상을 보였습니다. 반면, Q-러닝 은 과정 보상 사용 시 다양성을 보존하면서 최적 정확도에 수렴하고 오프-정책 학습 을 지원하는 이점을 보였으나, 결과 보상 만 사용하면 거의 0에 가까운 정확도 로 수렴하는 보상 해킹 문제를 겪었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

LLM 계획 시스템 개발 시, RL의 탐색 기반 학습 이 SFT의 암기 한계를 극복하고 더 나은 일반화 성능 을 제공할 수 있음을 고려해야 합니다. 특히 Q-러닝의 과정 보상 설계 는 모델의 견고성과 다양성 유지에 필수적이므로, 보상 설계에 대한 신중한 접근이 필요합니다. 오프-정책 학습 을 지원하는 Q-러닝은 대규모 LLM 환경에서 학습 효율성을 높이는 중요한 전략이 될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.