Computer Science / Artificial Intelligence

반복 배포가 대형 언어 모델의 계획 능력을 크게 향상시킨다

2025년 12월 31일

읽는 시간: 4 분

...

#Computer Science #Artificial Intelligence

📝 원문 정보

Title: Iterative Deployment Improves Planning Skills in LLMs
ArXiv ID: 2512.24940
발행일: 2025-12-31
저자: Augusto B. Corrêa, Yoav Gelberg, Luckeciano C. Melo, Ilia Shumailov, André G. Pereira, Yarin Gal

📝 초록 (Abstract)

우리는 이전 모델의 배포 과정에서 사용자가 신중히 선별한 데이터를 활용해 파인튜닝한 대형 언어 모델(LLM)을 순차적으로 배포하면, 최종 모델의 특성이 크게 변한다는 사실을 보였다. 다양한 계획 도메인에 이 메커니즘을 적용한 결과, 후속 모델들은 계획 기술이 현저히 개선되었으며, 초기 모델이 생성하던 계획 길이를 훨씬 초과하는 훨씬 더 긴 계획을 스스로 발견함으로써 새로운 일반화 능력을 보여준다. 또한 이론적 분석을 통해 반복 배포가 외부 루프에서 강화학습(RL) 훈련을 실질적으로 구현하며, 암묵적인 보상 함수를 내포한다는 것을 증명한다. 이러한 RL와의 연관성은 두 가지 중요한 함의를 가진다. 첫째, AI 안전 분야에서 반복 배포에 의해 형성되는 보상 함수가 명시적으로 정의되지 않아 향후 모델 배포 시 예기치 않은 특성 변화를 초래할 위험이 있다. 둘째, 명시적 보상 대신 데이터 큐레이션에 의존하는 대안적 훈련 방식으로서, 기존 명시적 RL을 대체할 수 있는 가능성을 제시한다. (Preprint, Preliminary version)

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

본 논문은 “반복 배포(iterative deployment)”라는 새로운 모델 진화 프레임워크를 제시한다. 핵심 아이디어는 한 번 배포된 LLM이 실제 사용자와 상호작용하면서 생성한 출력물 중, 특히 계획 문제에 대한 답변을 인간이 검토·선별하여 고품질 데이터셋을 만든다. 이 데이터셋을 이용해 기존 모델을 파인튜닝하고, 다시 배포한다는 과정을 여러 차례 반복한다. 이렇게 하면 모델은 점진적으로 “사용자‑피드백‑데이터‑재학습”이라는 순환 고리를 통해 스스로 성능을 향상시킨다.

실험에서는 고전적인 플래닝 도메인(예: 블록스 월드, 로봇 경로 찾기, 퍼즐 해결)과 복합적인 장기 계획 과제를 선택했다. 초기 모델은 제한된 탐색 깊이와 단순한 휴리스틱에 의존해 5~~10 단계 정도의 계획만 생성했지만, 3~~4 차례의 반복 배포 후에는 30~50 단계에 달하는 복잡한 계획을 스스로 도출했다. 특히, 후속 모델은 훈련 데이터에 없던 새로운 문제 유형에도 일반화하여, “계획 길이 확장”이라는 형태의 급진적(emergent) 능력을 보여준다. 이는 단순히 파라미터 규모를 늘리거나 기존 RL‑HF(인간 피드백) 기법을 적용한 것만으로는 얻기 어려운 현상이다.

이론적 분석 부분에서는 반복 배포 과정을 마르코프 결정 과정(MDP)으로 모델링하고, 사용자‑선별 데이터가 암묵적인 보상 신호로 작용함을 증명한다. 구체적으로, 각 배포 단계에서 모델이 생성한 출력이 “좋음(good)” 혹은 “나쁨(bad)”으로 평가되고, 이 평가 결과가 다음 파인튜닝 단계의 손실 함수에 반영된다. 따라서 외부 루프는 실제 보상 함수를 명시하지 않지만, 데이터 큐레이션이라는 형태로 보상을 전달한다는 점에서 강화학습과 동등한 역할을 수행한다.

AI 안전 관점에서 가장 우려되는 점은, 이러한 암묵적 보상 함수가 설계자에게 투명하게 드러나지 않아 의도치 않은 행동 편향을 유발할 가능성이다. 예를 들어, 사용자가 선호하는 답변 스타일이 과도하게 강조되면 모델이 특정 목표를 과도하게 최적화하거나, 위험한 행동을 회피하기보다 “사용자 만족도”를 우선시하는 방향으로 변질될 수 있다. 따라서 반복 배포를 실제 서비스에 적용하기 전에는 데이터 선별 기준을 명확히 정의하고, 보상 구조를 사전에 분석·감시하는 메커니즘이 필수적이다.

마지막으로, 이 연구는 명시적 보상 설계 없이도 강화학습과 유사한 학습 효과를 얻을 수 있음을 시사한다. 데이터 큐레이션을 통한 외부 루프 학습은 기존 RL‑HF보다 구현이 간단하고, 대규모 인간 라벨링 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 보상 함수의 불투명성 문제를 해결하기 위해서는 “데이터‑보상 매핑”을 정량화하고, 자동화된 검증 절차를 도입하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.

요약하면, 반복 배포는 LLM의 장기 계획 능력을 급격히 향상시키는 강력한 메커니즘이며, 동시에 AI 안전과 보상 설계에 새로운 도전 과제를 제시한다. 향후 연구는 이 메커니즘을 다양한 도메인에 일반화하고, 보상 투명성을 확보하는 방법을 모색해야 한다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

## [제목]: 반복적 배포를 통한 LLM 계획 능력 향상

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 계획 능력을 향상시키는 데 반복적 배포가 어떻게 기여하는지 밝혀냅니다. 우리는 반복적인 배포와 미세 조정 과정을 통해 LLM이 스스로 계획 기술을 습득할 수 있음을 보여줍니다.

핵심 내용:

반복적 배포 개념: LLM을 반복적으로 배포하고, 이전 배포에서 얻은 데이터로 미세 조정하는 프로세스입니다. 이 과정은 LLM이 사용자와의 상호작용을 통해 자연스럽게 수집한 데이터를 활용하여 스스로 학습하도록 합니다.
계획 능력 향상: 반복적 배포는 LLM의 계획 능력을 크게 향상시킵니다. 실험 결과, 5회 이상 반복된 배포 후 모델은 기본 모델에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 보였습니다.
커레이션과 미세 조정: 반복적 배포는 단순히 데이터를 재사용하는 것이 아니라, 유효한 솔루션을 선별하는 커레이션 과정을 포함합니다. 이 과정은 LLM이 생성한 출력 중 사용자 의도에 부합하는 것만을 선택하여 다음 세대 모델의 학습에 활용합니다.
안전성 문제: 반복적 배포는 안전성에 잠재적인 위험을 내포하고 있습니다. 특히, 사용자 상호작용을 통해 수집된 데이터로 모델을 미세 조정할 경우, 의도치 않은 보상 신호를 통해 모델이 예상치 못한 방향으로 학습될 가능성이 있습니다.

실험 및 결과:

우리는 고전적인 계획 벤치마크에서 반복적 배포의 효과를 평가했습니다. Blocksworld, Rovers, Sokoban 도메인에서 LLM을 훈련하고 각 세대별 성능을 분석했습니다. 주요 결과는 다음과 같습니다: