S-GRPO: 강화학습 기반 조기 종료로 추론 모델 성능 향상

본 기사는 Dai, Yang, Si 등 연구진이 발표한 S-GRPO 논문을 바탕으로, 대규모 언어 모델의 추론 과정에서 발생하는 '과도한 사고' 문제와 이를 해결하기 위한 새로운 강화 학습 방법인 S-GRPO에 대해 소개합니다. S-GRPO는 추론 단계의 조기 종료 기능을 통해 효율성과 정확성을 동시에 향상시키는 획기적인 성과를 거두었으며, 미래 AI 시스템 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

끊임없는 사고의 늪에서 벗어나다: S-GRPO의 등장

최근 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 '테스트 시 확장성'이 주요 연구 과제로 떠오르면서, 사고연쇄(CoT) 생성 길이를 늘려 추론 능력을 향상시키는 후처리 기법들이 주목받고 있습니다. Deepseek R1과 같은 고성능 추론 모델에 도전하는 연구들이 활발하지만, Dai, Yang, Si 등의 연구진이 발표한 논문 "S-GRPO: Early Exit via Reinforcement Learning in Reasoning Models"은 기존 추론 모델들이 CoT 생성 과정에서 과도한 중복 사고를 보인다는 점을 지적합니다. 심지어 Qwen3와 같은 최첨단 모델조차 이러한 '과도한 사고' 문제에서 자유롭지 못하다는 것이죠. 이 문제는 기존의 결과 기반 강화 학습이 중간 추론 단계를 조절하는 데 실패했기 때문입니다.

과도한 사고, 이제 그만! S-GRPO의 혁신

연구진은 이 문제를 해결하기 위해 Serial-Group Decaying-Reward Policy Optimization (S-GRPO) 라는 새로운 강화 학습 방법을 제안합니다. S-GRPO는 모델이 추론 단계의 충분성을 판단하고 CoT 생성을 조기에 종료할 수 있도록 합니다. 기존의 GRPO가 여러 가능한 완성을 동시에 샘플링하는 것과 달리(병렬 그룹), S-GRPO는 하나의 CoT 생성에서 여러 시간적 위치를 선택하여 모델이 사고를 종료하고 답을 생성하도록 합니다(직렬 그룹). 직렬 그룹 내 정답에 대해서는 위치에 따라 감소하는 보상을 부여하여, 모델이 더 이른 단계에서 더 높은 품질의 답을 생성하고 사고를 조기에 종료하도록 유도합니다.

놀라운 성과: 효율성과 정확성의 조화

Qwen3 및 Deepseek-distill 모델을 포함한 최첨단 추론 모델에 S-GRPO를 적용한 결과, GSM8K, AIME 2024, AMC 2023, MATH-500, GPQA Diamond 벤치마크에서 35.4%~61.1%의 시퀀스 길이 감소와 0.72%~6.08%의 정확도 향상이라는 놀라운 성과를 달성했습니다. 이는 효율성과 정확성을 동시에 향상시킨 획기적인 결과로 평가됩니다. S-GRPO는 단순히 속도만 향상시킨 것이 아니라, 더욱 효율적인 추론 과정을 통해 정확도까지 높였다는 점에서 그 의미가 매우 큽니다.

미래를 향한 전망: 더욱 스마트하고 효율적인 AI 시스템으로

S-GRPO의 등장은 대규모 언어 모델의 추론 능력 향상에 새로운 이정표를 제시합니다. 과도한 연산 자원 소모 없이도 더욱 정확하고 효율적인 추론을 가능하게 함으로써, 더욱 스마트하고 지속가능한 AI 시스템 구축에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 S-GRPO를 기반으로 한 다양한 연구가 진행될 것으로 예상되며, 이를 통해 더욱 발전된 AI 기술의 발전을 기대할 수 있습니다.