이번 포스트에서는 검증 가능한 보상 기반 강화 학습(RLVR)을 통해 보상 신호의 검증 및 투명성을 도입하여 훈련 성능을 향상시키는 방법을 배웁니다. 이 접근법은 출력 결과가 객관적으로 검증 가능한 경우, 예를 들어 수학적 추론, 코드 생성, 기호 조작 작업에서 가장 효과적으로 작동합니다. 또한, Group Relative Policy Optimization(GRPO)와 몇 가지 예시를 결합하여 결과를 더욱 개선하는 방법도 배울 수 있습니다. GSM8K 데이터셋(초등학교 수학 문제 모음)을 사용하여 수학 문제 해결의 정확성을 높이는 방법을 다루지만, 이 기술은 다양한 다른 용도로도 적용할 수 있습니다.

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