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온폴리시 자기 증류(OPSD)는 모델이 참조 정답과 같은 특권 정보를 활용해 스스로를 가르치는 방식이다. 하지만 이 과정에서 교사 모델의 신호가 학생 모델에게 과도하게 전달되어 정보 누출이 발생한다. 이러한 누출은 모델이 논리적 추론 대신 정답 패턴만을 암기하게 만들어 장기적인 학습 안정성을 해치는 원인이 된다. 결과적으로 학습이 진행될수록 모델의 실제 문제 해결 능력은 정체되거나 하락하는 현상이 나타난다.
검증 가능한 보상을 통한 강화학습(RLVR)은 환경의 결과물로부터 명확하고 객관적인 신호를 얻는 구조를 가진다. 수학 문제의 정답이나 코드의 실행 성공 여부와 같은 외부 피드백을 보상으로 사용하여 모델의 방향성을 잡는다. 그러나 이러한 신호는 최종 결과에만 의존하므로 데이터가 희소하여 토큰 단위의 세밀한 정책 업데이트를 수행하기에는 한계가 있다. 이로 인해 학습 초기 단계에서 최적의 정책으로 수렴하는 속도가 상대적으로 느리게 나타난다.
구축된 RLSD 프레임워크는 자기 증류 기법을 활용해 토큰 단위의 정책 차이를 정밀하게 계산한다. 현재 모델과 이전 모델 간의 확률 분포 차이를 계산하여 각 토큰이 업데이트되어야 할 구체적인 크기(Magnitude)를 결정한다. 이를 통해 모델은 어떤 부분에서 정책 변화가 필요한지 세밀하게 인지하고 학습 효율을 극대화한다. 결과적으로 희소한 보상 신호만으로는 파악하기 어려운 미세한 성능 개선 포인트를 잡아낼 수 있다.
업데이트의 방향(Direction)은 RLVR을 통해 환경 피드백으로부터 도출하여 학습의 신뢰도를 확보한다. 응답의 정확성이라는 확실한 기준을 바탕으로 업데이트 방향을 설정함으로써 자기 증류에서 발생할 수 있는 정보 누출 문제를 원천적으로 방지한다. 방향은 외부 검증을 따르고 크기는 내부 증류를 따르는 이원화된 구조를 통해 학습의 안정성을 유지한다. 이러한 결합 방식은 모델이 잘못된 방향으로 과적합되는 것을 막아주는 안전장치 역할을 수행한다.
실험 결과 RLSD는 RLVR의 안정성과 OPSD의 세밀한 학습 능력을 결합하여 기존 방식보다 높은 성능 수렴 지점에 도달했다. 학습 과정 전반에서 일관된 성능 향상 곡선을 유지하며 장기 학습 시에도 불안정성 없이 최적화가 진행됨이 확인됐다. 특히 복잡한 추론이 필요한 과제에서 두 방법론의 장점이 상호 보완적으로 작용하여 최종 모델의 정확도를 크게 향상시켰다. 이는 향후 LLM의 자가 진화 학습을 위한 새로운 표준 프레임워크로서의 가능성을 입증한다.
용어 해설
- 온폴리시 증류(On-Policy Distillation)
- — 현재 학습 중인 정책에서 샘플링된 데이터를 바탕으로 교사 모델의 지식을 학생 모델에게 전달하는 기법이다. 실시간으로 생성된 궤적을 사용하므로 데이터 효율성이 높고 모델의 현재 상태를 잘 반영한다. LLM의 미세 조정 및 성능 최적화 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다.
- 검증 가능한 보상을 통한 강화학습(RLVR)
- — 수학 문제나 코드 실행 결과처럼 정답 여부를 객관적으로 확인할 수 있는 환경 피드백을 보상으로 사용하는 강화학습 방식이다. 보상 신호가 명확하여 모델의 논리적 추론 능력을 강화하는 데 효과적이다. 다만 신호가 희소하여 학습 초기 수렴 속도가 느릴 수 있다.
- 자기 증류(Self-Distillation)
- — 별도의 거대 모델 없이 동일한 모델이 교사와 학생 역할을 동시에 수행하며 스스로 성능을 개선해 나가는 학습 방법이다. 모델이 생성한 고품질 응답을 다시 학습 데이터로 활용하여 자가 진화를 유도한다. 외부 교사 모델에 대한 의존도를 낮추고 학습 비용을 절감할 수 있는 장점이 있다.
- 정보 누출(Information Leakage)
- — 학습 과정에서 모델이 정답이나 특권 정보를 비정상적인 경로로 참조하여 실제 추론 능력이 아닌 편법을 학습하게 되는 현상이다. 이는 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만 실제 환경에서는 성능이 급락하는 과적합 문제를 야기한다. 장기적인 학습 안정성을 저해하는 주요 요인으로 꼽힌다.
- 수렴 고점(Convergence Ceiling)
- — 학습 과정에서 모델이 도달할 수 있는 최대로 높은 성능 지점을 의미한다. 알고리즘의 효율성과 데이터의 질에 따라 이 고점이 결정되며, 더 높은 수렴 고점은 모델의 잠재력을 최대한으로 끌어냈음을 나타낸다. 학습 안정성이 확보될 때 안정적으로 도달 가능하다.
기술
- RLVR
- OPSD
- RLSD
- LLM
활용 사례
- 수학 문제 풀이 모델 학습
- 코드 생성 모델의 강화학습
- LLM의 자기 주도적 성능 개선
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원문 발행 2026. 04. 03.수집 2026. 04. 07.출처 타입 PAPER
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