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Beyond the Trade-off: Self-Supervised Reinforcement Learning for Reasoning Models' Instruction Following

저자: Jiaqing Liang, Jie Zeng, Bowei Zhang, Qianyu He, Qingyu Ren

핵심 연구 목표

본 논문은 추론 모델에서 나타나는 추론 능력과 지시 따르기 능력 간의 트레이드오프 문제 를 해결하고자 합니다. 기존 접근법이 외부의 강력한 모델에 의존하여 비용 증가 및 접근성 제약을 야기하는 문제를 극복하고, 추론 모델 자체의 내부 신호 만을 활용하여 지시 따르기 능력을 향상시키는 자체 지도(Self-Supervised) 강화 학습(RL) 프레임워크 를 제안합니다.

핵심 방법론

제안하는 프레임워크는 세 단계로 구성됩니다. 첫째, 점진적 제약 커리큘럼(Incremental Constraint Curriculum) 을 통해 복합 지시를 단순한 지시로 분해하여 조밀한 학습 신호를 제공하는 다중 제약 지시 데이터셋 을 구축합니다. 둘째, 제약별 이진 분류(Constraint-wise Binary Classification) 보상 모델 을 자체 지도 방식으로 훈련하여 명시적 규칙으로 검증 가능한 하드 제약 과 의미 이해가 필요한 소프트 제약 모두에 대한 보상을 생성합니다. 마지막으로, GRPO(Generative Reinforcement Learning with Policy Optimization) 알고리즘 을 활용하여 정책 모델을 최적화합니다.

주요 결과

제안된 방법은 다양한 모델(예: Qwen2.5-7B-Instruct )의 지시 따르기 능력을 크게 향상시키며, IFEval Pr.(L) 점수를 73.9에서 83.9 로 개선했습니다. 동시에 GPQA , AIME2024 , MMLU-Pro 와 같은 추론 벤치마크에서의 일반적인 능력은 유지되거나 심지어 향상됩니다. 특히, 자체 지도 보상 모델은 LLM-as-a-judge 방식보다 인간 판단과의 높은 일치도 (Kendall's Tau 61.2 vs 73.2 )와 빠른 추론 속도 (0.3s vs 35.7s )를 보여줍니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 고비용의 외부 모델 의존성 없이 대규모 언어 모델의 지시 따르기 능력을 향상시키는 확장 가능하고 비용 효율적인 방법을 제시합니다. 자체 지도 보상 모델링 과 커리큘럼 학습 기법은 복잡한 제약 조건을 처리해야 하는 실제 AI 시스템 개발에 유용하며, 다중 제약 지시 따르기 및 복합 에이전트 태스크 를 수행하는 추론 모델의 실용적 활용도를 높이는 데 기여합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.