Putting the Value Back in RL: Better Test-Time Scaling by Unifying LLM Reasoners With Verifiers

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"강화학습 모델이 더 효율적으로 작동하고, 테스트 시에도 성능이 극대화될 수 있다면 얼마나 좋을까?"
 

RL^V는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 강화학습 방법들이 대부분 학습된 가치 함수 대신 경험적으로 추정된 반환값에 초점을 맞춘 것과는 달리, RL^V는 추론자와 생성 검증자를 동시에 훈련하는 것을 지향합니다.

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "강화학습의 성능 향상" 수준을 넘어서, 사용자의 테스트 시 컴퓨팅 효율성을 극대화할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, RL^V는 MATH 정확도를 20% 이상 향상시키고, 테스트 시 컴퓨팅 확장성을 8-32배까지 효율적으로 만듭니다. 이제 진짜로 '강화학습의 새로운 시대'가 나타난 거죠.

✅ 어떻게 작동하나요? – RL^V의 핵심 아이디어

RL^V가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "가치 기반 검증"입니다. 이는 LLM을 추론자와 생성 검증자로 동시에 훈련하여, RL로 생성된 데이터를 통해 검증 기능을 추가하는 방식입니다.
 

이러한 검증 기능은 실제로 병렬 샘플링으로 구현되며, 이를 통해 테스트 시 컴퓨팅 효율성을 극대화하는 게 RL^V의 강점입니다.

이 모델은 총 세 단계의 훈련 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 생성 – RL을 통해 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 모델을 훈련합니다.
• 추론자 훈련 – LLM을 추론자로 훈련하여 문제 해결 능력을 향상시킵니다.
• 검증자 훈련 – 생성된 데이터를 사용하여 LLM을 검증자로 훈련, 테스트 시 검증 기능을 추가합니다.

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

RL^V의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

1. 가치 기반 검증
이는 LLM을 추론자와 검증자로 동시에 훈련하는 방식입니다. 기존의 가치 함수 사용을 포기하는 방식과 달리, 이 접근 방식은 테스트 시 검증 기능을 추가하여 효율성을 극대화합니다. 특히 병렬 샘플링을 통해 성능 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

2. 병렬 및 순차적 테스트 시 컴퓨팅 확장
이 특징의 핵심은 병렬 및 순차적 테스트 시 컴퓨팅 확장을 동시에 달성하는 것입니다. 이를 위해 병렬 샘플링과 같은 구체적인 구현 방법을 도입했으며, 이는 테스트 시 효율성 향상으로 이어졌습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

3. 일반화 능력
마지막으로 주목할 만한 점은 일반화 능력입니다. 이는 쉬운 문제부터 어려운 문제, 그리고 도메인 외 문제까지 처리할 수 있는 능력을 바탕으로, 실제 구현 방식과 효과를 달성했습니다. 이는 특히 다양한 상황에서 장점을 제공합니다.

✅ 실험 결과와 성능 분석

RL^V의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

1. MATH 정확도에 대한 성능
MATH 문제에서 진행된 평가에서 20% 이상의 정확도 향상을 달성했습니다. 이는 기존의 강화학습 방법과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 병렬 샘플링을 통한 주목할 만한 세부 결과가 인상적입니다.

2. 테스트 시 컴퓨팅 확장성에서의 결과
병렬 및 순차적 테스트 시 컴퓨팅 확장에서 8-32배의 효율성을 기록했습니다. 이전의 기존 접근 방식들과 비교하여 차별화된 성능 특성을 보여주었으며, 특히 테스트 시 효율성에서 강점을 보였습니다.

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 구체적인 사용 사례와 결과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

이러한 실험 결과들은 RL^V가 주요 목표를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 핵심 성과는 향후 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

✅ 성능은 어떨까요?

RL^V는 벤치마크1와 벤치마크2라는 첨단 벤치마크에서 각각 성능 수치1, 성능 수치2이라는 점수를 기록했습니다. 이는 비교 모델/시스템 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 테스트 시나리오에서 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "일부 복잡한 작업"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

RL^V는 단지 새로운 모델이 아니라, "강화학습의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 발전 가능성, 예를 들면 복잡한 문제 해결, 효율적인 자원 활용까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 자율 주행: 자율 주행 차량의 경로 최적화 및 안전성 검증에 활용될 수 있습니다.
• 로봇 공학: 로봇의 작업 효율성을 극대화하고, 다양한 환경에서의 적응력을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
• 금융 분석: 금융 시장의 복잡한 데이터 분석 및 예측 모델에 적용될 수 있습니다.

이러한 미래가 RL^V로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

RL^V에 입문하려면, 기본적인 강화학습과 LLM 이해에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습을 시작할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 튜닝 작업도 병행되어야 합니다.

✅ 마치며

RL^V는 단순한 기술적 진보를 넘어, 강화학습의 새로운 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업, 사회, 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, RL^V는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

⨠ 논문 원문 보러가기

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

SVAD: From Single Image to 3D Avatar via Synthetic Data Generation with Video Diffusion and Data Augmentation
- 논문 설명: 단일 이미지에서 고품질의 애니메이션 가능한 3D 인간 아바타를 생성하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 여전히 중요한 도전 과제로 남아 있습니다. 이는 단일 시점에서 완전한 3D 정보를 재구성하는 것이 본질적으로 어렵기 때문입니다.
- 저자: Yonwoo Choi
- 발행일: 2025-05-08
- PDF: 링크

3D Scene Generation: A Survey
- 논문 설명: 3D 장면 생성은 몰입형 미디어, 로봇공학, 자율 주행, 구현된 AI와 같은 응용 분야를 위해 공간적으로 구조화되고, 의미론적으로 의미 있으며, 포토리얼리스틱한 환경을 합성하는 것을 목표로 합니다.
- 저자: Beichen Wen, Haozhe Xie, Zhaoxi Chen, Fangzhou Hong, Ziwei Liu
- 발행일: 2025-05-08
- PDF: 링크

Mogao: An Omni Foundation Model for Interleaved Multi-Modal Generation
- 논문 설명: 이미지 이해 및 생성에 대한 통합 모델의 최근 발전은 인상적이지만, 대부분의 접근 방식은 여전히 여러 모달리티에 조건화된 단일 모달 생성에 제한되어 있습니다.
- 저자: Chao Liao, Liyang Liu, Xun Wang, Zhengxiong Luo, Xinyu Zhang, Wenliang Zhao, Jie Wu, Liang Li, Zhi Tian, Weilin Huang
- 발행일: 2025-05-08
- PDF: 링크