집Tongyi Lab, FIPO 알고리즘 공개… 32B 모델 추론 성능, o1-mini를 능가
통이 랩(Tongyi Lab)의 지능형 컴퓨팅 팀은 오늘 대규모 언어 모델을 위한 새로운 사후 학습 알고리즘인 FIPO(Future-KL Influenced Policy Optimization)를 공개했다. 이 알고리즘은 순수 강화 학습(Pure RL) 훈련에서 흔히 발생하는 기술적 과제인 ‘추론 길이 정체’를 효과적으로 해결하는 새로운 ‘Future-KL’ 메커니즘을 도입합니다.
장문 추론 및 복잡한 논리적 정렬을 위한 훈련 과정에서, 기존의 강화 학습은 긴 시퀀스 내의 핵심 결정 지점을 정확하게 식별하지 못하는 경우가 많습니다. 통이 팀이 개발한 FIPO 알고리즘은 핵심 토큰에 차별화된 보상 할당을 적용함으로써, 모델이 사고 연쇄(CoT) 생성 과정에서 보다 미래 지향적인 접근 방식을 채택하도록 유도합니다.
실험 결과에 따르면, 32B 규모 모델을 사용한 순수 강화 학습 환경에서 FIPO 알고리즘을 적용한 모델은 DeepSeek-Zero-MATH 및 OpenAI의 o1-mini와 같은 유사 규모의 모델들을 이미 능가했으며, 이는 국내 대형 모델의 논리적 추론 및 수학적 계산 능력에서 상당한 진전을 보여줍니다.
현재 대형 모델 간의 경쟁은 사전 학습 규모에서 추론 시점의 심층 정합성으로 초점을 옮기고 있다. FIPO의 출시는 논리적 추론 모델의 ‘사고 과정’ 품질을 평가하는 새로운 방법을 제시할 뿐만 아니라, 오픈소스 커뮤니티와 국내 주요 연구소들이 세계적 수준의 추론 모델을 추구하며 점차 독자적인 기술적 길을 개척하고 있음을 시사한다.
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