8가지의 중요한 강화학습 트렌드

강화학습(Reinforcement Learning), 최근 다시금 큰 주목을 받고 있죠. 강화학습 연구자들이 탐색하는 일부의 새로운 연구들은 이미 큰 가능성을 보여주고 있고, 다른 일부는 아직 초기 단계지만 흥미를 끌기 충분합니다. 오늘은 현재 강화학습에서 활용 및 논의되고 있는 주요 흐름을 한 번 살펴봅니다:

1. Reinforcement Pre-Training (2506.08007)
   다음 토큰을 예측하는 사전 훈련을, 검증할 수 있는 보상을 가진 강화학습으로 재구성해서, 추론 능력의 확장성을 높이는 효과를 얻습니다.

2. Deep reinforcement learning from human preferences (1706.03741)
   인간의 선호도 피드백을 사용해 모델을 훈련하고, 보상 모델을 구축한 후에 사람들이 선호하는 출력을 생성하도록 정책을 최적화합니다.

3. Reinforcement Learning with Verifiable Rewards Implicitly Incentivizes Correct Reasoning in Base LLMs (2506.14245)
   주관적(인간이 레이블링한) 보상에서 벗어나서 자동으로 검증 가능한 객관적 보상으로 중심추를 이동하게 해 줍니다. 예를 들어 수학, 코드, 또는 루브릭을 보상으로 사용합니다.

4. Pareto Multi-Objective Alignment for Language Models (2508.07768)
   언어 모델을 여러 목표에 대해서 동시에 균형있게 작동할 수 있게끔 훈련합니다. 예를 들어서, 도움이 되면서도 간결하거나 창의적인 출력을 내도록 하며, 한 목표를 개선해도 다른 목표가 망가지는 것을 방지합니다.

5. Parallel-R1: Towards Parallel Thinking via Reinforcement Learning (2509.07980)
   병렬적 사고 체인을 훈련해서 수학 과제에서의 정확도를 높이고 최종적인 성능 한계도 끌어올립니다. 먼저 쉬운 문제에서 모델에게 “병렬 사고” 기술을 가르친 후, 강화학습으로 어려운 문제에 적용해 다듬습니다.

6. MCTS-in-the-loop (2501.01478)
   각각의 추론 단계를 정확성으로 평가하고, 최고의 성능을 보여준 단계를 기준으로 재훈련을 하고 사이클을 반복해서 추론 능력을 꾸준히 개선합니다.
   훈련 과정에 MCTS를 내장하면 RLVR의 탐색 범위를 넓혀주고, 5배 이상 작은 연산 능력으로 추론의 최고 성능을 달성할 수 있다고 합니다.

7. Process-aware RL (like PRM-style GRPO) (2509.21154)
   이론적으로 GRPO가 암시적으로 프로세스 보상 모델(PRM)을 학습한다는 것을 보여줍니다. Posterior-GRPO 같은 접근법은 이걸 명시적으로 구성해서, 올바른 답변 범위 내에서 추론을 보상함으로써 보상 해킹을 줄입니다.

8. Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) (2212.08073)
   RLHF와 비슷하지만, 보상 신호를 강력한 AI Judge가 주는 구조입니다.

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