LLM 추론 모델 학습법: RLVR과 GRPO 구현 가이드

요약

AI 연구자 Sebastian Raschka(@rasbt)가 DeepSeek-R1 학습의 핵심인 '검증 가능한 보상을 사용한 강화학습(RLVR)'과 '그룹 상대 정책 최적화(GRPO)'에 대한 기술적 가이드를 공개했다. 영상은 추론 모델의 작동 원리부터 DeepSeek-R1의 학습 과정, RLHF와 RLVR의 차이점을 다루며 이론적 배경을 상세히 설명한다. 특히 GRPO를 기존의 PPO와 비교하여 요리 비유를 통해 쉽게 풀이하고, GRPO 손실 함수 계산부터 학습 루프 구현까지의 전체 과정을 코드로 구현했다. 또한 MATH 데이터를 활용한 모델 학습, 체크포인트 평가, 메모리 요구 사항 등을 실습하며 실제 모델 훈련 시 고려해야 할 기술적 제약 사항을 제시했다. 본 강의는 추론 모델의 성능을 최적화하려는 실무자에게 RLVR 및 GRPO의 개념과 구현 실무를 익힐 수 있는 포괄적인 가이드를 제공한다.

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