Retro-Search: 더욱 깊고 효율적인 추론을 위한 미답의 경로를 탐색하다

본 기사는 거대 언어 모델의 추론 과정을 개선하는 Retro-Search 알고리즘에 대한 연구 결과를 소개합니다. Retro-Search는 기존 추론 경로의 비효율성을 해결하여 추론 속도와 정확도를 향상시키는 알고리즘으로, 자기 개선 및 약한 모델 강화 두 가지 활용 사례와 실험 결과를 통해 그 효과를 입증했습니다. 이 연구는 최첨단 모델에서도 알고리즘적 발전의 가능성을 보여주는 중요한 결과입니다.

Retro-Search: 더욱 깊고 효율적인 추론을 위한 미답의 경로를 탐색하다

최근 괄목할 만한 발전을 이룬 거대 언어 모델(LLM)은 놀라운 추론 능력을 선보이고 있습니다. 하지만, 이러한 모델들이 복잡한 추론 과정을 거치는 동안 과도한 탐색이나 불필요한 단계를 거치는 등 비효율적인 측면이 존재한다는 사실이 밝혀졌습니다. Ximing Lu를 비롯한 11명의 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 Retro-Search 라는 혁신적인 알고리즘을 개발했습니다.

Retro-Search는 MCTS(Monte Carlo Tree Search)에서 영감을 얻은 알고리즘으로, 거대 언어 모델의 추론 경로를 되짚어보고(Retrospective) 더욱 효율적이고 정확한 경로를 찾는 방식입니다. 이는 마치 숙련된 전문가가 문제 해결 과정을 되돌아보며 더 나은 해결책을 찾는 것과 유사합니다. 기존의 추론 경로가 지나치게 길거나 비효율적인 경우, Retro-Search는 이를 수정하여 더 짧고 효과적인 경로를 생성합니다.

연구팀은 Retro-Search를 두 가지 방식으로 활용했습니다. 첫째는 자기 개선(Self-improvement) 입니다. 모델이 스스로 Retro-Search를 통해 생성한 더 나은 추론 경로를 학습하여 성능을 향상시키는 방식입니다. 실험 결과, R1-distill-7B 모델은 자체적으로 생성한 Retro-Search 경로를 학습하여 추론 길이를 31.2% 단축하고, 7가지 수학 벤치마크에서 성능을 7.7% 향상시켰습니다.

둘째는 약한 모델 강화(Weak-to-strong improvement) 입니다. 더 작고 성능이 낮은 모델이 더 강력한 모델의 추론 경로를 Retro-Search를 통해 개선하는 방식입니다. 연구팀은 R1-distill-32B 모델을 이용해 R1-671B 모델의 추론 경로를 개선했습니다. 이렇게 개선된 데이터를 학습한 Qwen2.5-32B 모델은 R1-distill-32B 모델과 유사한 성능을 보였으며, 추론 길이는 11.3% 단축하고 성능은 2.4% 향상되었습니다.

이 연구는 최근 거대 언어 모델 시대에 검색 알고리즘의 필요성에 의문을 제기하는 견해에 반박하며, 최첨단 모델에서도 알고리즘적 발전의 여지가 있음을 보여줍니다. Retro-Search는 단순히 추론의 속도만 개선하는 것이 아니라, 더욱 정확하고 효율적인 추론을 가능하게 하는 획기적인 기술로 평가받고 있습니다. 향후 더욱 발전된 Retro-Search를 통해 거대 언어 모델의 추론 능력은 한층 더 고도화될 것으로 기대됩니다.