😎 한 줄 요약(잘난 척용)
“GRPO는 ‘정답 하나’ 대신 ‘잘한 답들의 상대평가’로 AI를 키운다.”
GRPO 강화학습이란 무엇인가?
여러 결과를 서로 비교해 배우는 새로운 강화학습 방식
1. GRPO를 한 문장으로 설명하면
GRPO(Group Relative Policy Optimization)는 여러 출력 결과를 한 그룹으로 묶어, 서로 비교해가며 더 나은 행동을 학습하는 강화학습 방법이다.
아주 쉽게 말하면, “절대 점수 대신, 누가 더 잘했는지를 보고 배우는 방식”이다.
2. 왜 GRPO가 나왔을까? (아주 쉽게)
기존 강화학습은 보통 이런 방식이다.
- 하나의 행동 → 하나의 점수
- 점수가 높으면 강화, 낮으면 약화
하지만 현실에서는
- 정답이 하나가 아니고
- 점수 매기기도 어렵다.
특히 언어모델(LLM)에서는
👉 “이 답이 몇 점짜리인가?”보다
👉 “이 답이 저 답보다 낫나?”가 더 중요하다.
GRPO는 이 문제에서 출발했다.
3. GRPO의 핵심 아이디어
🎯 절대 평가 ❌
- “이 답은 8점이다”
🔄 상대 평가 ⭕
- “A가 B보다 낫다”
- “C는 그룹에서 제일 못했다”
👉 순위와 비교 중심 학습이다.
4. GRPO는 어떻게 동작할까?
- 같은 질문에 대해 여러 개의 답변 생성
- 이 답변들을 하나의 그룹으로 묶음
- 그룹 안에서 상대적으로 좋은 답을 판단
- 더 좋은 답을 만든 정책을 강화
- 이 과정을 반복
👉 비교 → 강화 → 반복 구조다.
5. 기존 방식과의 차이
PPO(기존 강화학습)
- 보상 함수 설계가 중요
- 점수 정의가 까다로움
GRPO
- 점수 대신 비교
- 보상 설계 부담 감소
👉 사람의 평가 방식과 더 비슷하다.
6. GRPO가 특히 잘 맞는 분야
💬 대형 언어모델(LLM)
- 답변 품질 비교
- 추론·설명·요약 평가
🧠 추론형 AI
- “가장 그럴듯한 답” 선택
🤖 복잡한 행동 학습
- 명확한 정답이 없는 문제
👉 최근 프론티어 모델 학습에서 주목받는다.
7. GRPO의 장점
👍 보상 설계가 쉬움
- 절대 점수 불필요
👍 안정적인 학습
- 극단적인 보상 문제 감소
👍 인간 평가와 유사
- 실제 품질 개선에 유리
8. 단점과 주의점
⚠ 비교 기준 필요
- 무엇이 “더 낫다”인지 정의해야 함
⚠ 계산 비용
- 여러 출력을 동시에 평가
👉 그래서 대규모 모델 학습 인프라가 필요하다.
9. 초보자가 기억하면 딱 좋은 정리
- GRPO = 그룹 내 상대 비교 강화학습
- 점수보다 순위
- LLM 학습에 잘 맞음
10. 마무리
GRPO는 “AI에게 정답을 가르치기보다, 안목을 길러주는 방식”이다.
앞으로
- 추론형 LLM
- 에이전트 AI
- 복잡한 의사결정 모델
이 발전할수록 GRPO 같은 ‘비교 중심 강화학습’은 더 중요해질 가능성이 크다.
참고 자료 (한국어)
✅ 개념·입문
- 강화학습 기초 설명 글 (국내 AI 블로그 다수)
- 검색 키워드 추천:
- GRPO 강화학습
- Group Relative Policy Optimization
- LLM 강화학습 비교 평가
✅ 연관 개념
- PPO 강화학습
- RLHF
- Preference Learning
참고 유튜브 영상 (한국어)
🔹 강화학습 기초
- 강화학습 쉽게 이해하기
https://www.youtube.com/results?search_query=강화학습+기초 - PPO 강화학습 설명
https://www.youtube.com/results?search_query=PPO+강화학습
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www.youtube.com
🔹 LLM과 강화학습
- LLM은 어떻게 강화학습되는가
https://www.youtube.com/results?search_query=LLM+강화학습 - RLHF와 최신 학습 기법
https://www.youtube.com/results?search_query=RLHF+설명
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