언어 모델들은 강화 학습을 통해 높은 수준의 추론 능력을 갖추었습니다. 최근의 언어 모델을 위한 강화 학습 알고리즘들은 전통적인 PPO 방식을 버리고 학습된 가치 함수 네트워크 대신에 경험적으로 추정된 반환값을 사용합니다. 이는 계산 요구와 GPU 메모리 소비를 줄이며, RL 훈련을 더 효율적으로 만듭니다. 이러한 변화로 인해 GRPO, VinePPO, Leave-one-out PPO 등의 현대 강화 학습 알고리즘들이 등장했습니다. 이러한 기술적 발전은 언어 모델의 성능을 향상시키고, 보다 정확하고 효율적인 모델을 만들어냅니다.

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