[논문리뷰] Information Gain-based Policy Optimization: A Simple and Effective Approach for Multi-Turn LLM Agents

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저자: Guoqing Wang, Sunhao Dai, Guangze Ye, Zeyu Gan, Wei Yao, Yong Deng, Xiaofeng Wu, and Zhenzhe Ying

핵심 연구 목표

이 논문은 다중 턴(multi-turn) 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트 훈련 시 발생하는 희소한 보상(sparse reward) 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방법론이 최종 결과에만 의존하여 발생하는 advantage collapse 와 세분화된 신용 할당(fine-grained credit assignment) 부족 문제를 극복하고, 더욱 안정적이며 효율적인 학습을 제공하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 정보 이득 기반 정책 최적화(Information Gain-based Policy Optimization, IGPO) 프레임워크를 제안합니다. 각 상호작용 턴(turn)을 정보 획득 과정으로 모델링하고, 턴 수준 보상을 정책이 정답을 생성할 확률의 한계적 증가(marginal increase) 로 정의합니다. 이 내재적 턴-수준 보상 을 최종 결과 보상과 결합하여 밀도 높은 보상 궤적(dense reward trajectory)을 형성하고, GRPO(Group Relative Policy Optimization) 스타일의 목적 함수를 최적화하여 정책을 업데이트합니다.

주요 결과

IGPO는 여러 인-도메인 및 아웃-오브-도메인 벤치마크에서 강력한 기준선들을 일관되게 능가했습니다. Qwen2.5-7B-Instruct 모델에서 평균 58.7 F1 점수 를 달성하여 최강 기준선인 DeepResearcher보다 4.8점 높은 성능 을 보였습니다. 특히 소형 3B 모델 에서는 표준 GRPO 대비 +15.3점(32.3 → 47.6) 의 현저한 개선을 이루어, 희소한 보상 환경에서 샘플 효율성 을 크게 향상시켰음을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

IGPO는 다중 턴 LLM 에이전트의 학습 안정성과 효율성 을 크게 개선할 수 있는 실용적인 방법론을 제공합니다. 특히 복잡하고 긴 추론 과정을 요구하는 작업에서 희소한 보상 문제를 완화 하고, 작은 모델에서도 성능 향상 을 이끌어낼 수 있습니다. 이는 도구 사용(tool use) 기능을 갖춘 LLM 에이전트의 개발 및 배포에 기여하며, 데이터 효율적인 학습 이 중요한 실제 환경에서 유용하게 적용될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.