[논문리뷰] Webscale-RL: Automated Data Pipeline for Scaling RL Data to Pretraining Levels

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저자: Zhepeng Cen, Haolin Chen, Shiyu Wang, Zuxin Liu, Zhiwei Liu, Ding Zhao, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Huan Wang, Weiran Yao

핵심 연구 목표

대규모 언어 모델(LLM)이 모방 학습의 한계(훈련-추론 격차, 견고한 추론 능력 부족)를 극복하고 강화 학습(RL)을 통해 더 강력한 능력을 얻도록 하는 것이 목표입니다. 하지만 기존 RL 데이터셋은 웹 스케일 사전 훈련 코퍼스에 비해 규모와 다양성 면에서 현저히 작다는 병목 현상을 해결하고자 합니다.

핵심 방법론

웹 스케일 사전 훈련 문서를 RL 학습에 적합한 검증 가능한 질문-답변(QA) 쌍으로 변환하는 자동화된 데이터 파이프라인인 Webscale-RL을 제안합니다. 이 파이프라인은 데이터 필터링, 도메인 분류 및 페르소나 할당 (GPT-4.1-mini 사용), 검증 가능한 QA 생성 (GPT-4.1 사용), 그리고 품질 검사 및 정보 유출 방지 (GPT-4.1-mini 사용)의 네 단계로 구성됩니다. RL 훈련에는 GRPO [56] 알고리즘을 사용하며, 생성된 답변이 정답과 일치할 경우 이진 보상(1)을 부여합니다.

주요 결과

Webscale-RL 데이터셋으로 훈련된 모델은 지속적인 사전 훈련 및 고급 데이터 정제(QuRating, ProX, GDR) 베이스라인보다 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였으며, 가장 강력한 베이스라인(GDR) 대비 평균 3.4점 향상을 달성했습니다. 특히 MATH500 벤치마크에서는 47.6점에서 58.0점으로 크게 향상되었습니다. 또한, RL 훈련은 데이터 효율성 측면에서 월등하여, MMLU-pro에서 기존 사전 훈련 대비 최대 100배 적은 토큰으로 유사한 성능을 달성했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 RL 학습을 위한 대규모, 고품질 데이터셋을 효과적으로 생성할 수 있는 실용적인 방법을 제시하여 LLM의 RL 적용 데이터 병목 현상을 해결합니다. Webscale-RL 파이프라인은 기존 사전 훈련 코퍼스의 방대한 다양성을 활용하여, 일반 지식 및 개방형 추론 작업에서 LLM의 역량과 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 특히, 페르소나 기반의 QA 생성 및 다단계 품질 검증 방법론은 실제 synthetic 데이터 생성 파이프라인 설계에 중요한 통찰을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.