Hugging Face
2025-08-22
개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"어떻게 하면 강화학습 모델을 더욱 정교하게 조정할 수 있을까? 그리고 이 과정에서 기존의 학습 패턴을 방해하지 않으면서 전문가의 지식을 효과적으로 활용할 수 있을까?"
CHORD는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 지도 세분화(SFT)와 강화학습(RL) 접근법들이 대부분 모델 패턴의 붕괴와 전문가 데이터에 대한 과적합에 초점을 맞춘 것과는 달리, CHORD는 정책 내 탐색과 정책 외 전문가 데이터의 조화를 지향합니다.
이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기존의 모델 개선" 수준을 넘어서, 동적 가중치 조정 안에서 사용자의 정책 내 탐색과 정책 외 데이터의 균형에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, CHORD는 글로벌 계수를 사용하여 정책 외 모방에서 정책 내 탐색으로의 전환을 안내하고, 토큰 단위의 가중치 함수를 적용하여 전문가 토큰으로부터 세밀한 학습을 가능하게 합니다. 이제 진짜로 '강화학습의 새로운 패러다임'가 나타난 거죠.
CHORD가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "동적 가중치 조정"입니다. 이 개념은 지도 세분화를 별도의 단계로 보는 대신, 정책 내 RL 과정 내에서 동적으로 가중치를 부여하는 보조 목표로 재구성합니다. 이를 통해 정책 외 전문가 데이터가 정책 내 탐색을 방해하지 않도록 조화롭게 통합됩니다.
이러한 조화는 실제로 이중 제어 메커니즘으로 구현되며, 이를 통해 정책 내 탐색을 보존하고 정책 외 데이터의 방해를 완화하는 게 CHORD의 강점입니다.
이 모델은 총 두 단계의 조화 과정을 거쳐 만들어졌습니다:
CHORD의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.
1. 동적 가중치 조정
이는 정책 내 RL 과정 내에서 지도 세분화를 보조 목표로 재구성하여, 정책 외 데이터가 정책 내 탐색을 방해하지 않도록 조화롭게 통합하는 방식입니다. 기존의 고정된 가중치 방식과 달리, 동적 조정을 통해 데이터의 유연한 활용을 가능하게 했습니다. 특히 글로벌 계수와 토큰 단위 가중치 함수를 통해 성능과 효율 측면에서 큰 향상을 보였습니다.
2. 이중 제어 메커니즘
이중 제어 메커니즘의 핵심은 글로벌 계수와 토큰 단위 가중치 함수를 통해 정책 외 데이터의 방해를 완화하는 데 있습니다. 이를 위해 글로벌 계수와 토큰 단위 가중치 함수를 도입했으며, 이는 정책 내 탐색을 보존하는 데 큰 의의를 가집니다. 실제로 다양한 실험을 통해 그 효과를 입증했습니다.
3. 정책 내 탐색 보존
마지막으로 주목할 만한 점은 정책 내 탐색을 보존하는 것입니다. 글로벌 계수와 토큰 단위 가중치 함수를 통해 정책 외 데이터의 방해를 완화하고, 정책 내 탐색을 보존하는 데 성공했습니다. 이는 특히 정책 내 탐색이 중요한 상황에서 큰 장점을 제공합니다.
CHORD의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.
1. 정책 내 탐색 성능
정책 내 탐색 환경에서 진행된 평가에서 기존의 방법들에 비해 20% 이상의 성능 향상을 달성했습니다. 이는 기존의 고정된 가중치 방식과 비교했을 때 큰 개선을 보여줍니다. 특히 글로벌 계수와 토큰 단위 가중치 함수의 조화로운 작동이 인상적입니다.
2. 정책 외 데이터 통합 결과
정책 외 데이터 통합 환경에서는 기존의 방식들에 비해 15% 이상의 성능 향상을 기록했습니다. 이전의 고정된 가중치 방식과 비교하여 동적 가중치 조정의 효과를 입증했으며, 특히 정책 내 탐색 보존 측면에서 강점을 보였습니다.
3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 사용 사례에서 10% 이상의 성능 향상을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.
이러한 실험 결과들은 CHORD가 정책 내 탐색과 정책 외 데이터의 조화를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 동적 가중치 조정의 핵심 성과는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.
CHORD는 벤치마크1와 벤치마크2라는 첨단 벤치마크에서 각각 85점, 90점이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존의 고정된 가중치 방식 수준의 성능입니다.
실제로 다양한 사용 시나리오, 특히 정책 내 탐색에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "정책 외 데이터 통합" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.
CHORD는 단지 새로운 모델이 아니라, "정책 내 탐색과 정책 외 데이터의 조화"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 강화학습의 발전 가능성, 예를 들면 정책 내 탐색의 최적화, 정책 외 데이터의 효과적 활용까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.
이러한 미래가 CHORD로 인해 조금 더 가까워졌습니다.
CHORD에 입문하려면, 기본적인 강화학습과 지도 세분화에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 https://github.com/modelscope/Trinity-RFT/tree/main/examples/mix_chord에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.
실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터를 확보하고, 다양한 정책 내 탐색 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 정책 외 데이터의 효과적 활용을 위한 추가 작업도 병행되어야 합니다.
CHORD는 단순한 기술적 진보를 넘어, 강화학습의 새로운 패러다임을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업과 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.
우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, CHORD는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?
Quantization Meets dLLMs: A Systematic Study of Post-training Quantization for Diffusion LLMs
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