효율적인 온라인 강화학습 미세조정: 사전 학습된 정책만으로 가능할까?

Xiao 등의 연구는 오프라인 사전 학습된 정책만을 이용한 효율적인 온라인 강화학습 미세조정 방법 PORL을 제시하여, 기존 방법의 한계를 극복하고 행동 복제 정책의 직접적인 미세조정을 가능하게 하였습니다. 이는 강화학습의 적용 범위를 확장하고 실세계 문제 해결에 기여할 것으로 기대됩니다.

사전 학습된 정책만으로 온라인 강화학습 미세조정의 새 지평을 열다!

최근 인공지능 분야에서 사전 학습된 정책을 활용한 온라인 강화학습(RL) 미세 조정이 큰 관심을 받고 있습니다. 하지만 기존 방법들은 안정성과 성능 향상을 위해 오프라인 사전 학습된 Q-함수를 계속해서 사용해야 하는 제약이 있었습니다. Xiao 등(2025)의 연구는 이러한 한계를 극복하는 획기적인 방법을 제시합니다.

문제점: 기존의 오프라인 RL 방법들은 보수적인 성향 때문에 오프라인 데이터셋을 벗어나는 상태-행동 쌍을 과소평가하는 경향이 있습니다. 이는 온라인 환경으로 전환될 때 탐험을 저해하여 성능 향상에 걸림돌이 됩니다. 더욱이, 모방 학습(IL) 사전 학습처럼 사전 학습된 정책만 있고 Q-함수가 없는 경우에는 기존 방법을 적용할 수 없습니다.

해결책: Xiao 등은 오프라인 사전 학습된 정책 만을 사용하여 온라인 RL 미세 조정을 효율적으로 수행하는 새로운 방법, PORL(Policy-Only Reinforcement Learning Fine-Tuning)을 제안합니다. PORL은 온라인 단계에서 Q-함수를 처음부터 학습하여 과도한 비관적인 추정을 피함으로써 빠른 초기화를 달성합니다.

결과: PORL은 기존의 최첨단 오프라인-온라인 RL 알고리즘 및 사전 데이터나 정책을 활용하는 온라인 RL 방법들과 비교해도 경쟁력 있는 성능을 보였습니다. 특히, 행동 복제(BC) 정책을 직접 미세 조정하는 새로운 길을 제시했다는 점에서 큰 의의를 가집니다.

시사점: 이 연구는 사전 학습된 정책만으로도 효과적인 온라인 강화학습 미세 조정이 가능하다는 것을 보여줌으로써, 강화학습의 적용 범위를 넓히고, 데이터나 자원이 제한적인 환경에서도 AI 시스템의 성능 향상을 위한 새로운 가능성을 열었습니다. 앞으로 PORL은 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되며, 특히 데이터 확보가 어려운 실세계 문제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 하지만, 더욱 다양한 환경에서의 추가적인 실험과 안정성에 대한 심도 있는 연구가 필요할 것입니다.