[논문리뷰] Feedback-Driven Tool-Use Improvements in Large Language Models via Automated Build Environments

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저자: Junjie Ye, Changhao Jiang, Zhengyin Du, Yufei Xu, Xuesong Yao, Zhiheng Xi, Xiaoran Fan, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Jiecao Chen

핵심 연구 목표

본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 효율적인 도구 사용(tool use) 학습을 위한 강화 학습(RL) 프레임워크 부재 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 안정적인 훈련 환경 구축의 어려움과 검증 가능한 보상 메커니즘의 부재가 LLM의 도구 사용 능력 발전을 저해하는 핵심 과제로 지적됩니다.

핵심 방법론

저자들은 외부 도구에 의존하지 않는 자동화된 환경 구축 파이프라인을 제안합니다. 이 파이프라인은 시나리오 분해, 문서 생성, 함수 통합, 복잡도 확장, 지역 배포의 5단계로 구성되어, 모든 도구를 코드로 로컬에서 실행하여 안정적인 환경과 제어된 피드백을 제공합니다. 또한, 도구 사용의 정확도와 작업 완성도를 평가하는 검증 가능한 보상 메커니즘을 도입하여 선호도 기반 RL 알고리즘과 원활하게 통합시켰습니다.

주요 결과

다양한 규모의 LLM에 대한 광범위한 실험 결과, 본 방법론은 4가지 벤치마크(Ours, ToolHop, T-bench, RoTBench)에서 모델의 도구 사용 성능을 일관되게 향상시켰으며, 일반적인 능력은 저하되지 않았습니다. 특히, Qwen2.5-7B 모델의 Solve-F1 점수는 Instruct 버전의 25.97에서 FTRL-Reinforce++ 적용 시 40.36으로 크게 개선되었습니다. 분석 결과, 이러한 성능 향상은 주로 모델의 하위 계층 MLP 매개변수 업데이트를 통해 이루어지며, 이는 모델의 컨텍스트 이해 및 추론 능력 강화에 기여했음을 시사합니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 외부 서비스 의존성 없이 안정적이고 확장 가능한 LLM 도구 사용 훈련 환경을 구축하는 실용적인 방법을 제시합니다. 검증 가능한 피드백과 자동화된 보상 메커니즘을 통해 효율적인 피드백 기반 학습을 가능하게 하여, AI/ML 엔지니어들이 복잡한 실제 시나리오에서 LLM의 도구 활용 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 기반을 제공합니다. 또한, 모델의 하위 계층 MLP가 컨텍스트 이해에 핵심적인 역할을 한다는 통찰은 향후 모델 최적화 방향에 중요한 단서를 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.