ReSearch: 강화학습으로 검색 기반 추론하는 LLM의 탄생

ReSearch는 지도 학습 데이터 없이 강화 학습을 통해 LLM의 검색 기반 추론 능력을 향상시킨 혁신적인 프레임워크입니다. 자기 반성 및 자기 수정 능력을 보이며 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다.

최근 몇 년간, 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 놀라운 수준에 이르렀습니다. OpenAI의 GPT 시리즈나 DeepSeek-R1과 같은 모델들은 복잡한 추론 문제에도 상당한 성과를 보였죠. 하지만, 특히 여러 단계의 정보 검색을 필요로 하는 복잡한 문제에 대해서는 외부 검색 과정과 추론 과정을 효과적으로 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

명양 천(Mingyang Chen) 을 비롯한 12명의 연구진이 발표한 논문 "ReSearch: Learning to Reason with Search for LLMs via Reinforcement Learning"은 이러한 문제에 대한 획기적인 해결책을 제시합니다. 바로 ReSearch라는 새로운 프레임워크입니다. ReSearch는 놀랍게도 지도 학습 데이터 없이 강화 학습을 통해 LLM이 검색과 추론을 통합하도록 학습시킵니다.

ReSearch의 핵심은 검색 작업을 추론 과정의 필수적인 부분으로 통합하는 것입니다. 텍스트 기반 사고를 통해 언제, 어떻게 검색을 수행할지 결정하고, 검색 결과는 후속 추론 과정에 영향을 미치는 방식입니다. 연구진은 Qwen2.5-7B(-Instruct) 및 Qwen2.5-32B(-Instruct) 모델을 사용하여 ReSearch를 훈련시켰습니다. 단일 데이터셋으로 학습되었음에도 불구하고, 다양한 벤치마크에서 우수한 일반화 성능을 보였습니다. 더욱 놀라운 것은, ReSearch가 강화 학습 과정에서 자기 반성(reflection) 과 자기 수정(self-correction) 과 같은 고차원 추론 능력을 자연스럽게 발휘한다는 점입니다.

이 연구는 LLM의 추론 능력 향상에 새로운 지평을 열었습니다. 단순히 정보를 검색하고 처리하는 수준을 넘어, 스스로 사고하고, 오류를 수정하며, 더욱 정교한 추론을 수행하는 LLM의 개발 가능성을 보여주는 훌륭한 사례입니다. 앞으로 ReSearch 기반의 LLM이 다양한 분야에서 더욱 복잡하고 어려운 문제들을 해결하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 단, 아직은 초기 단계의 연구이며, 추후 더욱 다양한 데이터셋과 벤치마크를 통한 검증이 필요할 것으로 보입니다.