수학과 코딩 그 이상: 새로운 RL 프레임워크는 복잡한 실제 작업을 위해 LLM 에이전트를 교육하는 데 도움이 됩니다.

중국 과학 기술 대학의 연구원들은 수학 및 코딩과 같이 잘 정의된 문제를 넘어 복잡한 에이전트 작업을 위한 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하는 데 도움이 되는 새로운 강화 학습(RL) 프레임워크를 개발했습니다. 해당 프레임워크인 Agent-R1은 널리 사용되는 RL 알고리즘과 호환되며 여러 검색 단계 및 도구와의 다중 회전 상호 작용이 필요한 추론 작업에서 상당한 개선을 보여줍니다. 프레임워크는 진화하는 환경 및 불완전한 정보와 상호 작용해야 하는 에이전트 애플리케이션의 동적 특성을 고려하는 RL 패러다임의 재정의를 기반으로 구축되었습니다. 이 프레이밍은 실제 애플리케이션과 훨씬 더 유사하며 기업 환경에서 에이전트 작업에 중요한 용도로 사용될 수 있습니다. 에이전트에 대한 강화 학습 재고RL은 잘 정의된 추론 작업을 위한 LLM 교육의 초석이 되었습니다. 수학과 코딩과 같은 영역에서 모델은 명확한 신호를 받습니다. 대답은 ‘Eit’입니다.