이 게시물에서는 학습 성능을 향상시키기 위해 보상 신호에 검증 가능성과 투명성을 도입하는 '검증 가능한 보상 기반 강화 학습(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR)' 구현 방법을 알아봅니다. 이 접근 방식은 수학적 추론, 코드 생성 또는 기호 조작 작업과 같이 결과물의 정답 여부를 객관적으로 검증할 수 있는 분야에서 가장 큰 효과를 발휘합니다.
또한, 결과물을 더욱 개선하기 위해 그룹 상대 정책 최적화(Group Relative Policy Optimization, GRPO) 및 퓨샷(few-shot) 예시와 같은 기술을 결합하는 방법도 배우게 됩니다. 본 실습에서는 수학 문제 풀이 정확도를 높이기 위해 GSM8K 데이터셋(Grade School Math 8K: 초등 수학 문제 8,000개 모음)을 사용하지만, 여기서 소개하는 기술은 다른 다양한 유스케이스에도 폭넓게 적용할 수 있습니다.