[논문리뷰] EvoSyn: Generalizable Evolutionary Data Synthesis for Verifiable Learning

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저자: He Du, Bowen Li, Aijun Yang, Siyang He, Qipeng Guo, Dacheng Tao

핵심 연구 목표

본 논문은 환각(hallucination) 문제와 부실한 검증 아티팩트로 인해 신뢰성 있는 합성 검증 데이터를 생성하기 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 태스크별 휴리스틱 방식의 한계를 극복하고, 다양한 도메인에 일반화될 수 있는 검증 가능 데이터 합성 프레임워크를 개발하여 LLM의 신뢰성 있는 학습을 지원하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

EvoSyn은 진화 알고리즘을 통해 데이터 필터링 전략을 반복적으로 최적화하는 태스크 불가지론적(task-agnostic) 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 (1) 전략 진화(Strategy Evolution) 단계에서 소량의 수작업 검증 시드 데이터를 기반으로 일관성 평가를 통해 필터링 전략을 발견하고, (2) 데이터 합성 및 필터링(Data Synthesis & Filtering) 단계에서 이 전략을 사용하여 문제, 솔루션, 검증 아티팩트를 합성한 후 Zero-Variance Pruning을 통해 신뢰할 수 있는 데이터를 선별합니다. 마지막으로 (3) 모델 훈련(Model Training) 단계에서 정제된 데이터는 RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 또는 모델 증류(Model Distillation) 훈련에 활용됩니다.

주요 결과

EvoSyn으로 합성된 데이터는 LiveCodeBench 및 AgentBench-OS 태스크에서 훈련된 모델의 성능을 크게 향상시켰습니다. 특히 LiveCodeBench의 RLVR 훈련에서 Llama-3.1-8B는 기준선 대비 **14.1%**의 절대 정확도 향상(1.6% → 15.7%)을 보였습니다. AgentBench-OS의 모델 증류에서는 모든 학생 모델(Qwen3-4B, Llama-3.1-8B, Qwen3-8B)이 교사 모델인 DeepSeek-R1(30.1%)을 뛰어넘었으며, Qwen3-8B는 **44.9%**의 정확도를 달성하며 기준선 대비 **+43.9%**의 상당한 개선을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

EvoSyn은 검증 가능한 합성 데이터를 효율적으로 생성하여 LLM의 RLVR 및 모델 증류 훈련에 대한 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 이는 특히 코딩, 소프트웨어 엔지니어링 및 에이전트와 같은 복잡한 실행 가능 검증 태스크에서 LLM의 성능을 높이는 데 실용적인 해결책을 제공합니다. 개발자는 자동화된 필터링 전략을 통해 데이터셋 구축에 드는 수동 노력을 줄이고, 대규모 고품질 데이터를 확보하여 강력한 LLM을 훈련하는 데 집중할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.