강화 학습은 언어 모델의 확장에 결정적인 역할을 한다. 이를 통해 복잡한 작업, 예를 들어 경쟁 수준의 수학 및 프로그래밍과 같은 작업을 더 심층적으로 이해하고 해결할 수 있다. 그러나 RL을 더 많은 컴퓨팅 자원으로 확장할 때 안정적이고 신뢰할 수 있는 교육 역학을 달성하는 것은 어려운 일이다. 현재의 최첨단 알고리즘인 GRPO는 큰 계산 리소스로 RL을 확장할 때 심각한 안정성 문제에 직면한다. 알리바바는 GSPO 알고리즘을 통해 이러한 안정성 문제를 극복하고 Qwen3 모델을 강화하는 효율적인 방법을 제시하고 있다.

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