자연어 처리(NLP) 분야에서 강화 학습 기법 중 하나인 강화 학습과 인간 피드백(RLHF)을 이용하여 모델 출력을 최적화하는 방법이 활용되었습니다. 특히, 강화 학습과 검증 가능한 보상(RLVR)은 이러한 방식을 확장하여 수학적 정확성이나 구문적 특징과 같은 자동 신호를 활용하여 모델을 향상시킵니다. 이 연구는 부정확한 답변이 수학적 추론 능력을 향상시킬 수 있음을 보여주며, 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.

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