[논문리뷰] Train Long, Think Short: Curriculum Learning for Efficient Reasoning

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저자: Hasan Abed Al Kader Hammoud, Kumail Alhamoud, Abed Hammoud, Elie Bou-Zeid, Marzyeh Ghassemi

핵심 연구 목표

대규모 언어 모델(LLMs)의 추론 능력 향상 과정에서 발생하는 비효율성, 즉 고정된 토큰 예산의 한계와 과도하게 긴 추론 과정의 문제를 해결하고자 합니다. 본 연구는 모델이 처음에 광범위한 탐색을 통해 효과적인 해법을 찾고, 이후 점진적으로 간결하게 압축하도록 유도하는 커리큘럼 학습 전략을 제안하여 효율적인 추론을 목표로 합니다.

핵심 방법론

제안된 방법론은 Group Relative Policy Optimization (GRPO)을 기반으로 하며, 훈련 단계에 따라 허용되는 토큰 예산을 B(t) = max(1, B₀γ^(t/T)) 공식에 따라 지수적으로 감소시키는 커리큘럼 스케줄을 적용합니다. 보상 함수는 태스크 정확성(verifier 피드백), 길이 효율성(커리큘럼 토큰 예산 준수), 그리고 포맷팅 준수(구조적 태그 <think>, <answer> 사용)의 세 가지 구성 요소를 가중 합산하며, 특히 길이 보상은 모델이 예산 내에서 효율적으로 탐색하도록 삼각형 형태로 설계되었습니다. 실험은 QWEN-2.5-7B 모델을 사용하여 GSM8K 및 MATH500 데이터셋에서 진행되었습니다.

주요 결과

커리큘럼 학습은 동일한 최종 토큰 예산에서 고정 예산 GRPO 대비 일관되게 높은 정확도를 달성하며 토큰 효율성도 유지했습니다. 예를 들어, GSM8K에서는 정확도가 82.71%에서 86.20%로 향상되었고, MATH500에서는 정확도 38.80%에서 43.40%로 상승하면서 평균 추론 길이가 179.3 토큰에서 137.1 토큰으로 단축되었습니다. 또한, 삼각형 길이 보상은 밴드 보상보다 평균 정확도에서 57.9% 대 55.0%로 더 나은 성능을 보였으며, 선형 예산 감소 스케줄은 지수적 스케줄(57.9%)보다 평균 정확도 60.0%를 달성하여 복잡한 태스크에서 특히 유리했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 LLM 추론 모델 학습 시 점진적 제약(progressive constraint)을 통해 정확도와 토큰 효율성을 동시에 향상시킬 수 있음을 보여주며, 이는 실제 AI 애플리케이션에서 비용 효율적인 LLM 배포에 중요한 시사점을 제공합니다. AI 실무자들은 보상 가중치 및 예산 감소 스케줄을 조정하여 특정 태스크의 요구사항에 맞춰 모델의 정확도와 출력 길이 간의 균형을 최적화할 수 있습니다. 공개된 코드와 체크포인트는 효율적인 추론 모델 개발 및 추가 연구를 위한 유용한 기반이 될 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.