이번 글에서는 검증 가능한 보상 기반 강화 학습(RLVR)을 구현하여 보상 신호에 검증 및 투명성을 도입하고 훈련 성능을 향상시키는 방법을 배웁니다. 이 접근 방식은 수학적 추론, 코드 생성 또는 기호 조작과 같이 출력을 객관적으로 검증할 수 있는 작업에 가장 적합합니다.
그룹 상대 정책 최적화(GRPO)와 소량 샘플 예제를 활용하여 결과를 더욱 개선하는 방법을 배우게 됩니다.
GSM8K 데이터 세트(초등학교 수학 문제 모음)를 사용하여 수학 문제 해결 정확도를 향상시키지만, 여기에서 사용되는 기술은 다양한 다른 사용 사례에 적용할 수 있습니다.