LLM이 텍스트 생성에서 복잡한 추론으로 발전하면서 강화 학습(RL)의 중요성이 커지고 있습니다. Group Relative Policy Optimization(GRPO)과 같은 알고리즘을 활용하여 LLM의 성능을 향상시키는 연구가 진행되고 있습니다. 새로운 접근 방식은 FP8 정밀도를 엔드투엔드 방식으로 적용하여 훈련 속도를 높이고 효율성을 개선합니다.