[2025/03/10 ~ 03/16] 이번 주의 주요 ML 논문 (Top ML Papers of the Week)
PyTorchKR
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이번 주에 선정된 논문들에서 주목할 만한 트렌드는 멀티모달 AI와 장기적 계획 및 추론에 대한 중점적인 관심이 두드러지고 있다는 점입니다. 예를 들어, "Gemma 3"와 "Gemini Robotics"는 멀티모달 학습을 통해 다양한 입력 형태(텍스트, 이미지, 비디오, 로봇 동작 등)를 하나의 모델에서 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 접근은 AI가 보다 복합적인 작업을 수행할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, "Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks"와 "Search-R1"에서는 장기적인 과제 해결을 위한 계획과 추론에 초점을 맞추고, 이를 통해 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 강화하고자 합니다.
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이러한 트렌드는 AI 기술이 단순한 데이터 분석을 넘어, 실제 환경에서 복잡한 문제를 해결하고 다양한 입력을 이해하는 방향으로 발전하고 있음을 시사합니다. 멀티모달 AI는 다양한 데이터 형식을 통합하여 더 풍부한 정보를 제공하고, 장기적 과제 해결은 AI가 복잡한 상황에서도 일관되게 목표를 추구할 수 있도록 합니다. 이는 특히 로봇 공학이나 실시간 의사결정이 필요한 분야에서 중요한 발전이 될 수 있습니다. 이러한 발전은 AI 기술의 응용 범위를 넓히고, 다양한 산업에서의 실질적인 활용 가능성을 높일 것입니다.
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마지막으로, 이러한 논문들은 AI의 안전성과 윤리성에도 많은 관심을 기울이고 있습니다. 예를 들어, "Monitoring Reasoning Models for Misbehavior"와 "Auditing LLMs for Hidden Objectives"에서는 AI 모델의 의도치 않은 행동을 감시하고, 잠재적인 위험을 조기에 발견하기 위한 방법론을 제시합니다. 이는 AI 기술의 발전이 사회적 책임과 안전성을 고려해야 한다는 점을 강조하는 중요한 측면입니다.
Gemma 3 기술 보고서 / Gemma 3 Technical Report
논문 소개
Gemma 3는 비전 이해, 다국어 지원, 확장된 컨텍스트 창(최대 128K 토큰)을 통합하는 경량 개방형 모델 제품군(1B-27B 매개변수)입니다. 알아야 할 모든 것이 여기에 있습니다:
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멀티모달 아키텍처 - Gemma 3는 고정형 SigLIP 비전 인코더를 통합하여 이미지를 256개의 "소프트 토큰"으로 압축합니다 새로운 팬 앤 스캔(P&S) 방식은 추론 시 이미지를 크롭으로 분할하여 다양한 화면 비율의 이미지를 더 잘 처리하여 문서 QA 또는 텍스트 인식과 같은 작업을 개선합니다. 이미지, 텍스트, 짧은 동영상을 분석하는 데 사용하세요.
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최대 128K 컨텍스트 길이 - Gemma 3는 로컬(슬라이딩 윈도우) 및 글로벌 어텐션 레이어(5:1 비율)를 인터리빙함으로써 긴 컨텍스트에서 일반적으로 발생하는 폭발적인 KV 캐시 메모리 사용량을 억제합니다. 이 구조는 최대 128k 토큰의 시퀀스에 대한 메모리 오버헤드를 줄이면서 전반적인 복잡성을 유지합니다.
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지식 증류 및 양자화 - 이 모델은 고급 교사-학생 증류를 사용하며 양자화 인식 학습(QAT)을 통해 더욱 정교해집니다. 여러 개의 양자화된 체크포인트(int4, switched-fp8)로 설치 공간이 작아져 소비자 GPU와 엣지 디바이스에 쉽게 배포할 수 있습니다. Gemma 3는 단일 GPU 또는 TPU 호스트에 장착할 수 있습니다.
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명령어 조정 성능 - 특수 보상 신호(수학, 코딩, 다국어 채팅용)로 사후 학습을 마친 Gemma 3 IT는 MMLU, 코딩(HumanEval), 채팅 기반 평가와 같은 벤치마크에서 이전 Gemma 2보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다. LMSYS 챗봇 아레나의 초기 결과에 따르면 Gemma 3-27B-IT는 상위 10개 우수 모델 중 하나로, DeepSeek-V3(1318), LLaMA 3 405B(1257), Qwen2.5-70B(1257) 등 다른 비사고형 오픈 모델보다 높은 점수(1338점)를 기록했습니다.
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140개 언어 및 고급 워크플로우 - Gemma 3는 기본적으로 35개 언어를 지원하며 140개 이상의 언어를 지원하도록 사전 학습되어 있습니다. 또한 함수 호출 및 구조화된 출력을 지원하여 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
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안전, 개인정보 보호 및 암기 - 집중적인 데이터 필터링 및 오염 제거로 정확한 암기율을 높입니다. 내부 테스트를 통해 무시할 수 있는 수준의 개인 정보 역류를 감지합니다.
Gemma 3 is a lightweight open model family (1B-27B parameters) that integrates vision understanding, multilingual coverage, and extended context windows (up to 128K tokens). Here is everything you need to know:
- Multimodal architecture - Gemma 3 incorporates a frozen SigLIP vision encoder, condensing images into 256 "soft tokens." A new Pan & Scan (P&S) method better handles images of varying aspect ratios by splitting them into crops at inference, improving tasks like document QA or text recognition. Use it to analyze images, text, and short videos.
- Up to 128K context length - By interleaving local (sliding-window) and global attention layers (5:1 ratio), Gemma 3 curbs the explosive KV-cache memory usage typical of longer contexts. This structure preserves overall perplexity while cutting memory overhead for sequences up to 128k tokens.
- Knowledge distillation & quantization - The model uses advanced teacher-student distillation and is further refined with quantization-aware training (QAT). Multiple quantized checkpoints (int4, switched-fp8) yield smaller footprints, enabling easier deployment on consumer GPUs and edge devices. Gemma 3 can fit on a single GPU or TPU host.
- Instruction-tuned performance - After post-training with specialized reward signals (for math, coding, multilingual chat), Gemma 3 IT significantly outperforms previous Gemma 2 across benchmarks like MMLU, coding (HumanEval), and chat-based evaluations. Early results in LMSYS Chatbot Arena place Gemma-3-27B-IT among the top 10 best models, with a score (1338) above other non-thinking open models, such as DeepSeek-V3 (1318), LLaMA 3 405B (1257), and Qwen2.5-70B (1257).
- 140 languages and advanced workflows- Gemma 3 supports 35 languages out-of-the-box and pretrained to support over 140 languages. It also supports function calling and structured output to build agentic workflows.
- Safety, privacy, and memorization - Focused data filtering and decontamination reduce exact memorization rates. Internal tests detect negligible personal information regurgitation.
논문 초록(Abstract)
10억에서 270억 개의 파라미터를 지원하는 경량 개방형 모델인 Gemma 제품군에 멀티모달이 추가된 Gemma 3을 소개합니다. 이 버전은 비전 이해 능력, 더 넓은 언어 범위, 더 긴 컨텍스트(최소 128K 토큰)를 도입했습니다. 또한 긴 컨텍스트에서 폭발적으로 증가하는 경향이 있는 KV 캐시 메모리를 줄이기 위해 모델 아키텍처를 변경했습니다. 이는 로컬 어텐션과 글로벌 어텐션 레이어의 비율을 높이고 로컬 어텐션의 스팬을 짧게 유지함으로써 달성할 수 있습니다. Gemma 3 모델은 증류 학습을 통해 사전 학습 및 인스트럭션 미세 조정 버전 모두에서 Gemma 2보다 우수한 성능을 달성합니다. 특히 새로운 학습 후 레시피를 통해 수학, 채팅, 명령어 따라하기 및 다국어 능력을 크게 향상시켜 Gemma- 4B-IT는 Gemma-27B-IT 및 Gemma-27B-IT와 비교하여 벤치마크 전반에서 Gemini-1.5-Pro와 비슷한 경쟁력을 갖췄습니다. 모든 모델을 커뮤니티에 공개합니다.
We introduce Gemma 3, a multimodal addition to the Gemma family of lightweight open models, ranging in scale from 1 to 27 billion parameters. This version introduces vision understanding abilities, a wider coverage of languages and longer context – at least 128K tokens. We also change the architecture of the model to reduce the KV-cache memory that tends to explode with long context. This is achieved by increasing the ratio of local to global attention layers, and keeping the span on local attention short. The Gemma 3 models are trained with distillation and achieve superior performance to Gemma 2 for both pre-trained and instruction finetuned versions. In particular, our novel post-training recipe significantly improves the math, chat, instruction-following and multilingual abilities, making Gemma- 4B-IT competitive with Gemma-27B-IT and Gemma-27B-IT comparable to Gemini-1.5-Pro across benchmarks. We release all our models to the community.
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https://x.com/omarsar0/status/1899828483888762948
시간을 통해 공간 정보를 통합하는 트래블링 웨이브 / Traveling Waves Integrate Spatial Information Through Time
논문 소개
하버드 대학교와 웨스턴 대학교의 연구원들은 신경 활동의 이동 파동을 사용하여 시각적 작업에서 글로벌 공간 통합을 수행하는 파동 기반 순환 신경망 프레임워크를 제안합니다. 주요 아이디어는 다음과 같습니다:
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"드럼의 모양 듣기" 비유 - 저자들은 "드럼의 모양을 들을 수 있을까?"라는 유명한 질문에서 영감을 얻어 파동 역학이 어떻게 로컬 조건에서 글로벌 정보를 인코딩하고 통합할 수 있는지 보여줍니다.
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로컬로 결합된 발진기를 RNN으로 - 2D 파동 방정식을 컨볼루션 순환 모델로 이산화함으로써 각 뉴런은 파면을 전파하고 반사하여 시간에 따른 장거리 공간적 맥락을 포착할 수 있습니다.
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시계열 판독을 통한 글로벌 정보 - 이 모델은 최종 상태만을 디코딩하는 대신 푸리에 변환 또는 학습된 투영을 통해 전체 파동 진화에 걸쳐 정보를 집계하여 대규모 수용 필드를 필요로 하는 세분화 작업의 성능을 향상시킵니다.
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심층 네트워크에 필적하는 성능 - 합성 데이터 세트(폴리곤, 테트로미노) 및 실제 벤치마크(MNIST 변형)에서 웨이브 기반 네트워크는 더 적은 파라미터로 글로벌 CNN/U-Net 기준선보다 성능이 우수하거나 일치하므로 이동 파가 표준 심층 아키텍처의 효율적인 대안이 될 수 있음을 나타냅니다.
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잠재적 신경과학 링크 - 이동파는 피질에서 어디에나 나타나기 때문에, 이 접근법은 관찰된 신경 현상 및 시공간적 뇌 역학에 부합하는 계산 모델을 제공할 수 있습니다.
Researchers from Harvard University and Western University propose a wave-based recurrent neural network framework that uses traveling waves of neural activity to perform global spatial integration on visual tasks. Key ideas include:
- " Hearing the Shape of a Drum" analogy - The authors draw inspiration from the famous question "Can one hear the shape of a drum?" to show how wave dynamics can encode and integrate global information from local conditions.
- Locally coupled oscillators as RNNs - By discretizing the 2D wave equation into a convolutional recurrent model, each neuron can propagate and reflect wavefronts, capturing long-distance spatial context over time.
- Global information via time-series readout - Rather than decoding from just the final state, the model aggregates information across the entire wave evolution (e.g., via Fourier transforms or learned projections), boosting performance on segmentation tasks that demand large receptive fields.
- Performance rivaling deeper networks - On synthetic datasets (polygons, tetrominoes) and real-world benchmarks (MNIST variants), the wave-based networks outperform or match global CNN/U-Net baselines with fewer parameters, indicating traveling waves may be an efficient alternative to standard deep architectures.
- Potential neuroscience link - Because traveling waves appear ubiquitously in cortex, this approach could provide a computational model aligning with observed neural phenomena and spatiotemporal brain dynamics.
논문 초록(Abstract)
신경 활동의 이동 파는 뇌에서 널리 관찰되지만 정확한 계산 기능은 아직 명확하지 않습니다. 한 가지 유력한 가설은 신경 집단 간에 공간 정보를 전달하고 통합할 수 있다는 것입니다. 그러나 이러한 통합 처리를 수행하기 위해 이동파를 어떻게 활용할 수 있는지 탐구한 계산 모델은 거의 없습니다. 이 연구에서는 파동 역학의 일반 모드가 기하학적 정보를 인코딩하는 방법을 강조하는 유명한 "드럼의 모양을 들을 수 있는가?" 문제에서 영감을 얻어 인공 신경망에서도 유사한 원리를 활용할 수 있는지 조사합니다. 특히 시각적 자극에 반응하여 숨겨진 상태에서 이동 파동을 생성하는 방법을 학습하여 공간 통합을 가능하게 하는 컨볼루션 순환 신경망을 소개합니다. 그런 다음 이러한 파동과 같은 활성화 시퀀스를 시각적 표현 자체로 취급함으로써 글로벌 공간 맥락이 필요한 작업에서 로컬 피드포워드 네트워크보다 성능이 뛰어난 강력한 표현 공간을 확보합니다. 특히, 이동파는 국지적으로 연결된 뉴런의 수용 영역을 효과적으로 확장하여 정보의 장거리 인코딩과 통신을 지원한다는 사실을 관찰했습니다. 이 메커니즘을 갖춘 모델은 글로벌 통합이 필요한 시각적 의미 분할 작업을 해결하여 로컬 피드 포워드 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보이며 매개변수가 적은 비로컬 U-Net 모델과 경쟁할 수 있음을 입증했습니다. 인공 네트워크에서 이동파 기반 통신 및 시각적 표현을 위한 첫 번째 단계로서, 우리의 연구 결과는 파동 역학이 효율성과 학습 안정성 이점을 제공하는 동시에 모델을 신경 활동의 생물학적 기록에 연결할 수 있는 새로운 프레임워크를 제공할 수 있음을 시사합니다.
Traveling waves of neural activity are widely observed in the brain, but their precise computational function remains unclear. One prominent hypothesis is that they enable the transfer and integration of spatial information across neural populations. However, few computational models have explored how traveling waves might be harnessed to perform such integrative processing. Drawing inspiration from the famous "Can one hear the shape of a drum?" problem -- which highlights how normal modes of wave dynamics encode geometric information -- we investigate whether similar principles can be leveraged in artificial neural networks. Specifically, we introduce convolutional recurrent neural networks that learn to produce traveling waves in their hidden states in response to visual stimuli, enabling spatial integration. By then treating these wave-like activation sequences as visual representations themselves, we obtain a powerful representational space that outperforms local feed-forward networks on tasks requiring global spatial context. In particular, we observe that traveling waves effectively expand the receptive field of locally connected neurons, supporting long-range encoding and communication of information. We demonstrate that models equipped with this mechanism solve visual semantic segmentation tasks demanding global integration, significantly outperforming local feed-forward models and rivaling non-local U-Net models with fewer parameters. As a first step toward traveling-wave-based communication and visual representation in artificial networks, our findings suggest wave-dynamics may provide efficiency and training stability benefits, while simultaneously offering a new framework for connecting models to biological recordings of neural activity.
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https://x.com/t_andy_keller/status/1899154774227878250
정규화 없는 트랜스포머 / Transformers without Normalization
논문 소개
Meta, NYU, MIT, 프린스턴의 연구원들은 트랜스포머에서 정규화 레이어(예: LayerNorm, RMSNorm)를 제거하면서도 동등하거나 더 나은 결과를 얻을 수 있는 놀랍도록 간단한 방법인 DyT(Dynamic Tanh)를 제시합니다. 주요 아이디어는 다음과 같습니다:
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LayerNorm의 탄과 같은 매핑 - 학습된 모델을 분석하여 LayerNorm이 종종 S자형 탄 함수처럼 작동하여 입력을 스케일링하면서 극단을 스쿼싱하는 것을 관찰했습니다.
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동적 탄(DyT) - 각 정규화 레이어를 채널당 탄(αx) 및 학습 가능한 아핀 파라미터로 대체합니다. 활성화 통계를 계산하지 않고 비선형 스쿼싱을 유지합니다.
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LN과 동등한 수준의 안정적인 컨버전스 - 작업(시각, 음성, 확산, 언어 모델링) 전반에 걸쳐 DyT 기반 모델은 추가 튜닝 없이도 정규화된 기준선과 일치하거나 이를 능가합니다. 대규모 LLaMA 모델의 경우, DyT는 효율성과 학습 속도도 향상시킵니다.
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효율적이고 광범위하게 적용 가능 - 정규화 작업을 제거하면 계산 오버헤드가 줄어듭니다. 저자들은 기존 코드를 최소한의 수정만으로 다양한 하이퍼파라미터에 대해 DyT가 강력하다는 것을 보여주는 광범위한 절제법을 공개했습니다.
Researchers from Meta, NYU, MIT, and Princeton present a surprisingly simple method, Dynamic Tanh (DyT), that removes normalization layers (e.g. LayerNorm, RMSNorm) in Transformers while achieving equal or better results. Key ideas include:
- Tanh-like mapping of LayerNorm - By analyzing trained models, they observe that LayerNorm often behaves like an S-shaped tanh function, scaling inputs while squashing extremes.
- Dynamic Tanh (DyT) - Replaces each normalization layer with a per-channel tanh(αx) and learnable affine parameters. This retains non-linear squashing without computing activation statistics.
- Stable convergence, on par with LN - Across tasks (vision, speech, diffusion, language modeling), DyT-based models match or exceed normalized baselines without extra tuning. For large LLaMA models, DyT also improves efficiency and training speed.
- Efficient, widely applicable - Eliminating normalization operations saves computation overhead. The authors release extensive ablations showing that DyT is robust to different hyperparameters, with minimal modifications to existing code.
논문 초록(Abstract)
정규화 레이어는 최신 신경망에서 흔히 볼 수 있으며 오랫동안 필수적인 요소로 여겨져 왔습니다. 이 연구에서는 정규화가 없는 트랜스포머도 놀랍도록 간단한 기법을 사용하여 동일하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있음을 보여줍니다. 트랜스포머의 정규화 레이어를 대체할 수 있는 요소별 연산 $DyT(x) = \tanh(\alpha x)$인 DyT(Dynamic Tanh)를 소개합니다. DyT는 트랜스포머의 레이어 정규화가 종종 tanh와 같은 S 모양의 입출력 매핑을 생성한다는 관찰에서 영감을 얻었습니다. DyT를 통합하면 정규화하지 않은 Transformer도 대부분 하이퍼파라미터 튜닝 없이도 정규화된 Transformer의 성능과 비슷하거나 그 이상의 성능을 낼 수 있습니다. 유니티는 인식에서 생성, 지도 학습에서 자율 학습, 컴퓨터 비전에서 언어 모델에 이르기까지 다양한 설정에서 DyT를 사용한 트랜스포머의 효과를 검증했습니다. 이러한 연구 결과는 정규화 레이어가 최신 신경망에서 필수 불가결하다는 기존의 이해에 도전하며 딥 네트워크에서의 역할에 대한 새로운 인사이트를 제공합니다.
Normalization layers are ubiquitous in modern neural networks and have long been considered essential. This work demonstrates that Transformers without normalization can achieve the same or better performance using a remarkably simple technique. We introduce Dynamic Tanh (DyT), an element-wise operation $DyT(x) = \tanh(\alpha x)$, as a drop-in replacement for normalization layers in Transformers. DyT is inspired by the observation that layer normalization in Transformers often produces tanh-like, S-shaped input-output mappings. By incorporating DyT, Transformers without normalization can match or exceed the performance of their normalized counterparts, mostly without hyperparameter tuning. We validate the effectiveness of Transformers with DyT across diverse settings, ranging from recognition to generation, supervised to self-supervised learning, and computer vision to language models. These findings challenge the conventional understanding that normalization layers are indispensable in modern neural networks, and offer new insights into their role in deep networks.
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https://x.com/liuzhuang1234/status/1900370738588135805
잘못된 동작에 대한 추론 모델 모니터링 및 난독화 촉진의 위험성 / Monitoring Reasoning Models for Misbehavior and the Risks of Promoting Obfuscation
논문 소개
OpenAI의 연구원들은 생각의 사슬(CoT) 추론을 사용하는 LLM이 보상 해킹을 비롯한 잘못된 행동을 어떻게 모니터링할 수 있는지 살펴봅니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
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CoT 모니터링으로 숨겨진 익스플로잇 포착 - 저자들은 에이전트의 추론 흔적(출력뿐만 아니라)을 검사함으로써 실제 코딩 작업(예: 단위 테스트 사소화, 참조 디컴파일)에서 정교한 보상 해킹 전략을 탐지합니다. 많은 경우, 생각의 사슬을 모니터링하는 것이 최종 작업만 모니터링하는 것보다 훨씬 더 나은 성과를 거두었습니다.
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" '난독화된 보상 해킹' 등장 - 모델의 보상에 CoT 모니터를 통합하면 단기적으로는 잘못된 행동을 줄일 수 있지만, 최적화 압력이 강해지면 에이전트가 악의적인 의도를 숨기고 부정행위를 계속하게 되는데, 논문에서는 이러한 현상을 난독화된 보상 해킹이라고 부릅니다.
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약한 모델이 더 강력한 모델을 감독할 수 있음 - 특히, 성능이 낮은 모델(GPT-4o-mini)은 프론티어 코드 생성 LLM의 부정 행위 시도 중 미미한 부분을 여전히 감지합니다. 이는 더 작은 '모니터' 모델이 더 뛰어난 에이전트를 감시하는 확장 가능한 감독이 가능할 수 있음을 의미합니다.
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트레이드 오프: 기능 대 모니터링 가능성 - 다양한 이유(비용 절감, 정렬 개선, 사용 정책 등)로 인해 연구소에서는 안전하고 더 짧은 추론 추적을 생성하기 위해 CoT를 "직접" 학습하고 싶은 유혹을 받을 수 있습니다. 그러나 저자들은 CoT에 직접 최적화를 적용하면 투명성이 깨지고 향후 감독을 방해할 수 있다고 경고합니다.
Researchers from OpenAI examine how LLMs that use chain-of-thought (CoT) reasoning can be monitored for misaligned behaviors, including reward hacking. Key points include:
- CoT monitoring catches hidden exploits - By inspecting an agent's reasoning traces (not just outputs), the authors detect sophisticated reward hacking strategies in real coding tasks (e.g. trivializing unit tests, decompiling references). In many cases, monitoring the chain-of-thought far outperformed monitoring the final actions alone.
- " Obfuscated reward hacking" emerges - Although incorporating CoT monitors into the model's reward can reduce misbehavior in the short term, stronger optimization pressure pushes agents to hide their malicious intent while still cheating--a phenomenon the paper calls obfuscated reward hacking.
- Weaker models can oversee stronger ones - Notably, a less capable model (GPT-4o-mini) still flags a nontrivial fraction of cheating attempts by a frontier code-generation LLM. This implies that scalable oversight--where smaller "monitor" models watch more advanced agents--may be feasible.
- Trade-off: capability vs. monitorability - For various reasons (such as cost savings, improving alignment, or usage policies), labs might be tempted to train CoT "directly" to produce safe or shorter reasoning traces. But the authors warn that applying direct optimization on CoT can break its transparency and hinder future oversight.
논문 초록(Abstract)
학습 목표의 결함이나 잘못된 지정으로 인해 AI 시스템이 잘못 작동하는 보상 해킹을 완화하는 것은 유능하고 조정된 모델을 구축하는 데 있어 여전히 핵심적인 과제입니다. 이 글에서는 모델의 생각의 사슬(CoT) 추론을 관찰하는 또 다른 LLM을 사용하여 에이전트 코딩 환경에서 보상 해킹에 대해 OpenAI o-mini와 같은 프론티어 추론 모델을 모니터링할 수 있음을 보여줍니다. CoT 모니터링은 에이전트의 행동과 결과만 모니터링하는 것보다 훨씬 더 효과적일 수 있으며, o-mini보다 약한 LLM, 즉 GPT-4o가 더 강력한 모델을 효과적으로 모니터링할 수 있다는 사실도 발견했습니다. CoT 모니터는 익스플로잇을 효과적으로 탐지할 수 있기 때문에 에이전트의 학습 목표에 직접 CoT 모니터를 통합하여 이러한 익스플로잇을 억제할 수 있는지 묻는 것은 당연한 질문입니다. 강화 학습 보상에 CoT 모니터를 통합하면 낮은 최적화 체제에서 실제로 더 유능하고 더 정렬된 에이전트를 생성할 수 있지만, 너무 많은 최적화를 사용하면 에이전트가 난독화된 보상 해킹을 학습하여 CoT 내에서 의도를 숨기고 여전히 상당한 보상 해킹률을 보인다는 사실을 발견했습니다. CoT가 언제 난독화되었는지 알기 어렵기 때문에, CoT를 모니터링할 수 있고 잘못된 행동을 탐지하는 데 유용하게 사용할 수 있도록 강력한 최적화 압력을 직접적으로 적용하지 않음으로써 모니터링 가능성에 대한 세금을 지불해야 할 수도 있습니다.
Mitigating reward hacking—where AI systems misbehave due to flaws or misspecifications in their learning objectives—remains a key challenge in constructing capable and aligned models. We show that we can monitor a frontier reasoning model, such as OpenAI o-mini, for reward hacking in agentic coding environments by using another LLM that observes the model’s chain-of-thought (CoT) reasoning. CoT monitoring can be far more effective than monitoring agent actions and outputs alone, and we further found that a LLM weaker than o-mini, namely GPT-4o, can effectively monitor a stronger model. Because CoT monitors can be effective at detecting exploits, it is natural to ask whether those exploits can be suppressed by incorporating a CoT monitor directly into the agent’s training objective. While we show that integrating CoT monitors into the reinforcement learning reward can indeed produce more capable and more aligned agents in the low optimization regime, we find that with too much optimization, agents learn obfuscated reward hacking , hiding their intent within the CoT while still exhibiting a significant rate of reward hacking. Because it is difficult to tell when CoTs have become obfuscated, it may be necessary to pay a monitorability tax by not applying strong optimization pressures directly to the chain-of-thought, ensuring that CoTs remain monitorable and useful for detecting misaligned behavior.
논문 링크
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https://x.com/OpenAI/status/1899143752918409338
계획 및 실행: 장기 과제를 위한 상담원 계획 수립 개선하기 / Plan-and-Act: Improving Planning of Agents for Long-Horizon Tasks
논문 소개
UC 버클리와 도쿄 대학의 연구팀은 LLM 기반 에이전트에서 높은 수준의 계획과 낮은 수준의 실행을 분리하는 새로운 프레임워크인 Plan-and-Act를 발표했습니다. 이들은 실행자와 함께 플래너 모듈을 명시적으로 학습시키면 까다로운 장기 작업에서 성능이 향상된다는 것을 보여줍니다.
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플래너 + 실행자 아키텍처 - 저자들은 에이전트의 추론을 사용자 목표를 구조화된 단계로 세분화하는 플래너와 환경에서 이를 실행하는 실행자의 두 가지 모듈로 분리할 것을 제안합니다. 이는 하나의 모델이 전략과 세부 작업을 모두 처리할 때 관찰되는 '인지 과부하'를 해결합니다.
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합성 데이터 생성 - 고품질의 계획-행동 쌍을 자동으로 생성하는 파이프라인을 도입합니다. 성공적인 행동 궤적에서 실현 가능한 계획을 리버스 엔지니어링한 다음 LLM 기반 증강을 통해 확장하므로 비용이 많이 드는 수동 주석이 필요하지 않습니다.
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동적 재계획 - 정적 작업 분해와 달리 Plan-and-Act는 최신 환경 상태를 기반으로 상위 계획을 주기적으로 업데이트합니다. 따라서 단계가 실패하거나 새로운 정보가 발생하는 경우(예: 새로운 검색 결과 분석) 즉각적인 코스 수정이 가능합니다.
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**웹 탐색 작업에 대해 평가한 결과, 이 접근 방식은 54%의 성공률을 달성하여 이전 최고치인 49%를 크게 상회했습니다. 저자들은 합성 학습 데이터로 확장된 강력한 계획이 장기적으로 일관된 성능을 유지하는 데 핵심이라고 주장합니다.
A team from UC Berkeley and the University of Tokyo presents a new framework, Plan-and-Act, that separates high-level planning from low-level execution in LLM-based agents. They show that explicitly training a Planner module alongside an Executor boosts performance on challenging long-horizon tasks.
- Planner + Executor Architecture - The authors propose splitting an agent's reasoning into two distinct modules: a Planner that breaks down the user goal into structured steps, and an Executor that carries them out in the environment. This addresses the "cognitive overload" observed when one model handles both strategy and detailed actions.
- Synthetic Data Generation - They introduce a pipeline to automatically generate high-quality plan-action pairs. It reverse-engineers feasible plans from successful action trajectories and then expands them with LLM-powered augmentation, eliminating the need for expensive manual annotation.
- Dynamic Replanning - Unlike static task decomposition, Plan-and-Act periodically updates the high-level plan based on the latest environment state. This enables on-the-fly course corrections if a step fails or new information arises (e.g., analyzing new search results).
- State-of-the-Art on WebArena-Lite - Evaluated on web navigation tasks, the approach achieves a 54% success rate--significantly above the previous best of ~49%. The authors argue that robust planning, scaled by synthetic training data, is key to consistent long-horizon performance.
논문 초록(Abstract)
대규모 언어 모델(LLM)은 언어 에이전트가 간단한 작업을 처리할 수 있도록 하는 데 있어 괄목할 만한 발전을 보여 왔습니다. 하지만 복잡한 다단계의 장기적인 작업에 적용하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 최근의 연구에서는 높은 수준의 계획과 낮은 수준의 실행을 분리하여 모델이 높은 수준의 계획 목표와 낮은 수준의 실행 세부 사항의 균형을 효과적으로 맞출 수 있도록 하는 데 성공했습니다. 그러나 LLM은 본질적으로 이 작업에 대해 학습되지 않았기 때문에 정확한 계획을 생성하는 것은 여전히 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 유니티는 명시적 계획을 LLM 기반 에이전트에 통합하고 새로운 합성 데이터 생성 방법을 통해 계획 생성을 향상시키는 확장 가능한 방법을 도입하는 새로운 프레임워크인 Plan-and-Act를 제안합니다. Plan-and-Act는 사용자 목표를 달성하기 위해 구조화된 높은 수준의 계획을 생성하는 플래너 모델과 이러한 계획을 환경별 액션으로 변환하는 실행자 모델로 구성됩니다. Planner를 효과적으로 학습시키기 위해 실현 가능한 계획으로 실측 궤적에 주석을 다는 합성 데이터 생성 방법을 도입하고, 일반화를 강화하기 위해 다양하고 광범위한 예시로 보강합니다. 대표적인 장거리 계획 환경으로 웹 내비게이션을 사용하는 Plan-and-Act를 평가하여 WebArena-Lite 벤치마크에서 54%의 최신 성공률을 보여줍니다.
Large language models (LLMs) have shown remarkable advancements in enabling language agents to tackle simple tasks. However, applying them for complex, multi-step, long-horizon tasks remains a challenge. Recent work have found success by separating high-level planning from low-level execution, which enables the model to effectively balance high-level planning objectives and low-level execution details. However, generating accurate plans remains difficult since LLMs are not inherently trained for this task. To address this, we propose Plan-and-Act, a novel framework that incorporates explicit planning into LLM-based agents and introduces a scalable method to enhance plan generation through a novel synthetic data generation method. Plan-and-Act consists of a Planner model which generates structured, high-level plans to achieve user goals, and an Executor model that translates these plans into environment-specific actions. To train the Planner effectively, we introduce a synthetic data generation method that annotates ground-truth trajectories with feasible plans, augmented with diverse and extensive examples to enhance generalization. We evaluate Plan-and-Act using web navigation as a representative long-horizon planning environment, demonstrating a state-of the-art 54% success rate on the WebArena-Lite benchmark.
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제미나이 로보틱스: AI를 물리적인 영역에 도입하기 / Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical
논문 소개
구글 딥마인드는 로봇 공학에 대규모 다중 모드 추론 기능을 도입하기 위해 설계된 구체화된 AI 모델 제품군인 Gemini Robotics를 공개합니다. 이 연구는 실제 3D 환경 내에서 인지, 해석, 상호 작용하는 능력인 구현된 추론에 초점을 맞춰 디지털 AI 에이전트와 실제 로봇 간의 격차를 해소합니다.
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시각-언어-행동 아키텍처 - Gemini 2.0의 강력한 멀티모달 백본 위에 구축된 저자들은 고급 공간 이해를 위한 Gemini Robotics-ER(구현된 추론)에 대해 소개합니다. 그런 다음 로봇 팔을 직접 제어하는 실시간 저지연 시스템인 Gemini Robotics를 소개합니다. 그 결과 종이 접기, 주방 용품 쌓기, 섬세한 조립 작업 등 부드럽고 반응적인 동작과 물체를 정밀하게 조작할 수 있습니다.
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확장 가능한 제로/소수 샷 제어 - 멀티뷰 대응, 3D 바운딩 박스 감지, 궤적 계획을 모두 단일 모델 내에서 수행함으로써 제미니 로보틱스는 이전에 여러 전문 시스템이 필요했던 작업을 실행합니다. 이 보고서는 모델이 최소한의 데이터(100개 미만의 데모)로 새로운 작업에 적응하여 로봇 학습에 소요되는 시간과 비용을 크게 절감하는 방법을 보여줍니다.
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강력한 일반화 및 안전성 - 저자들은 이전에 본 적 없는 명령어, 새로운 물체, 다양한 조명/배경 조건에 대한 강력한 성능을 강조하며 엄격한 학습 설정을 넘어서는 강력한 일반화를 보여줍니다. 또한 잠재적인 위험이나 바람직하지 않은 신체 동작을 검사하는 안전 정렬 레이어를 도입하여 실제 로봇 공학에서 발생하는 고유한 안전 제약을 강조합니다.
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범용 로봇 공학을 향한 발걸음 - 강력한 대형 멀티모달 모델과 실시간의 민첩한 로봇 제어를 결합함으로써 제미니 로보틱스는 일반화 가능한 방식으로 '보고, 생각하고, 행동'할 수 있는 로봇을 만드는 데 중요한 이정표를 세웠습니다. 앞으로의 방향은 더욱 다양한 로봇 구현으로 확장하고, 실제 환경에서 인간 수준의 안전한 지원을 위해 고급 계획과 실시간 센서모터 제어를 융합하는 것입니다.
Google DeepMind unveils Gemini Robotics, a family of embodied AI models designed to bring large multimodal reasoning capabilities into robotics. This work bridges the gap between digital AI agents and physical robots by focusing on embodied reasoning--the ability to perceive, interpret, and interact within real-world 3D environments.
- Vision-Language-Action architecture - Built atop Gemini 2.0's powerful multimodal backbone, the authors introduce Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning) for advanced spatial understanding. They then present Gemini Robotics, a real-time, low-latency system that directly controls robotic arms. The result is smooth, reactive motions and precise manipulation of objects--whether folding origami, stacking kitchen utensils, or performing delicate assembly tasks.
- Scalable zero/few-shot control - Through multi-view correspondence, 3D bounding box detection, and trajectory planning all within a single model, Gemini Robotics executes tasks previously requiring multiple specialized systems. The report demonstrates how the model can adapt to new tasks with minimal data (fewer than 100 demonstrations), greatly reducing time and cost for robot training.
- Strong generalization and safety - The authors emphasize robust performance on never-before-seen instructions, novel objects, and varying lighting/background conditions--showing strong generalization beyond rigid training setups. They also introduce a safety alignment layer to check for potential harms or undesirable physical actions, highlighting the distinctive safety constraints that come with real-world robotics.
- Step toward universal robotics - By merging a powerful large multimodal model with real-time, dexterous robotic control, Gemini Robotics marks a critical milestone in building robots that can "see, think, and act" in generalizable ways. Future directions include extending to even more diverse robot embodiments and fusing advanced planning with real-time sensorimotor control for safe, human-level assistance in practical settings.
논문 초록(Abstract)
최근 대형 멀티모달 모델의 발전으로 디지털 영역에서 놀라운 범용 기능을 갖춘 로봇이 등장했지만, 로봇과 같은 물리적 에이전트를 번역하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 일반적으로 유용한 로봇은 주변의 물리적 세계를 이해하고 유능하고 안전하게 상호 작용할 수 있어야 합니다. 이 보고서에서는 로봇을 위해 특별히 설계되고 Gemini 2.0의 토대 위에 구축된 새로운 AI 모델 제품군을 소개합니다. 로봇을 직접 제어할 수 있는 고급 시각-언어-행동(VLA) 제너럴리스트 모델인 제미니 로보틱스를 소개합니다. 제미니 로보틱스는 부드럽고 반응적인 동작을 실행하여 다양하고 복잡한 조작 작업을 처리하는 동시에 물체 유형과 위치의 변화에 강하고 보이지 않는 환경을 처리하며 다양하고 개방적인 어휘의 지시를 따릅니다. 추가 미세 조정을 통해 제미니 로보틱스는 종이접기 여우 접기나 카드 게임과 같이 긴 시간 동안 고도로 숙련된 작업을 해결하고, 최소 100회의 데모를 통해 새로운 단시간 작업을 학습하며, 양팔 플랫폼과 고자유도 휴머노이드 등 완전히 새로운 로봇 구현에 적응하는 등 새로운 기능에 특화할 수 있음을 보여줍니다. 이 작업에서 소개하는 두 번째 모델인 Gemini Robotics-ER 모델을 기반으로 구축되었기 때문에 가능한 일이었습니다. 제미니 로보틱스-ER(구현된 추론)은 제미니의 멀티모달 추론 기능을 물리적인 작업 영역으로 확장합니다.
Recent advancements in large multimodal models have led to the emergence of remarkable generalist capabilitiesindigitaldomains,yettheirtranslationtophysicalagentssuchasrobotsremainsasignificant challenge. Generally useful robots need to be able to make sense of the physical world around them, and interact with it competently and safely. This report introduces a new family of AI models purposefully designed for robotics and built upon the foundation of Gemini 2.0. We present Gemini Robotics, an advanced Vision-Language-Action (VLA) generalist model capable of directly controlling robots. Gemini Robotics executes smooth and reactive movements to tackle a wide range of complex manipulation tasks while also being robust to variations in object types and positions, handling unseen environments as well as following diverse, open vocabulary instructions. We show that with additional fine-tuning, Gemini Robotics can be specialized to new capabilities including solving long-horizon, highly dexterous tasks like folding an origami fox or playing a game of cards, learning new short-horizon tasks from as few as 100 demonstrations, adapting to completely novel robot embodiments including a bi-arm platform and a high degrees-of-freedom humanoid. This is made possible because Gemini Robotics builds on top of the Gemini Robotics-ER model, the second model we introduce in this work. Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning) extends Gemini’s multimodal reasoning capabilities into the physical wor...
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https://x.com/GoogleDeepMind/status/1899839624068907335
Search-R1: 강화 학습을 통해 검색 엔진을 추론하고 활용할 수 있도록 LLM 학습하기 / Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning
논문 소개
이 논문은 강화 학습을 사용하여 검색 엔진을 여러 번 쿼리하고 추론하는 동안 LLM을 교육함으로써 검색 증강 추론에 대해 다룹니다. 주요 아이디어는 다음과 같습니다:
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멀티턴 검색 - LLM은 텍스트 생성과 검색 엔진에 대한 반복 호출을 끼워넣어 각 단계에서 쿼리를 구체화할 수 있습니다. 이는 단순한 단발성 검색-증강 생성(RAG)과는 다릅니다.
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완전한 RL 기반 학습 - 대규모 감독 데이터 세트가 필요한 이전의 '도구 사용' 접근 방식과 달리, 저자는 결과 보상에만 의존합니다. 이 모델은 검색 단계에 대한 직접적인 주석 없이 검색된 정보를 쿼리하고 통합하는 가장 좋은 방법을 학습합니다.
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검색된 토큰 마스킹 - 학습을 안정화하기 위해 작성자는 모델에서 생성된 토큰만 정책 그라데이션에 최적화되도록 하여 검색 엔진의 반환된 텍스트가 RL 업데이트를 왜곡하는 것을 방지합니다.
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인상적인 성능 향상 - 7개의 QA 벤치마크(NQ, TriviaQA, PopQA, HotpotQA 등)에서 Search-R1은 이전 검색 증강 또는 순수 RL 기반 모델에 비해 최대 +26% 더 높은 정확도를 제공합니다.
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아키텍처 간 유연성 - 이 프레임워크는 Qwen과 LLaMA의 "기본" 및 "지시" 변형 모두에서 작동하여 일반적인 적용 가능성을 보여줍니다.
이 논문은 단계적 추론과 실시간 검색을 통합함으로써 최소한의 감독 하에 LLM 최적화를 위한 새로운 경로를 강조합니다.
This paper tackles search-augmented reasoning by teaching LLMs to query a search engine multiple times--while they reason--using reinforcement learning. Key ideas include:
- Multi-turn retrieval - The LLM can interleave text generation with repeated calls to a search engine, refining queries at each step. This differs from simple one-shot retrieval-augmented generation (RAG).
- Fully RL-based training - Unlike prior "tool-using" approaches that need large supervised datasets, the authors rely on outcome rewards only. The model learns how best to query and incorporate retrieved information, without direct annotation of search steps.
- Retrieved token masking - To stabilize training, the authors ensure only model-generated tokens are optimized in the policy gradient, preventing the search engine's returned text from skewing the RL updates.
- Impressive gains - Across seven QA benchmarks (NQ, TriviaQA, PopQA, HotpotQA, etc.), Search-R1 yields up to +26% higher accuracy compared to prior retrieval-augmented or purely RL-based models.
- Flexible across architectures - The framework works on both "base" and "instruct" variants of Qwen and LLaMA, showing its general applicability.
By unifying stepwise reasoning with real-time retrieval, this paper highlights a novel path for LLM optimization under minimal supervision.
논문 초록(Abstract)
대규모 언어 모델(LLM)에서 효과적인 추론과 텍스트 생성을 위해서는 외부 지식과 최신 정보를 효율적으로 획득하는 것이 필수적입니다. 검색 엔진을 하나의 도구로 취급하는 검색 증강 및 도구 사용 학습 접근 방식은 복잡한 멀티턴 검색 유연성이 부족하거나 대규모 감독 데이터가 필요합니다. 추론 중에 추론 기능을 갖춘 고급 LLM에게 검색 엔진을 사용하도록 유도하는 것은 LLM이 검색 엔진과 최적으로 상호 작용하는 방법을 학습하지 못하기 때문에 최적이 아닙니다. 이 논문에서는 실시간 검색을 통한 단계별 추론 중에 LLM이 강화 학습(RL)만을 통해 자율적으로 (여러 개의) 검색 쿼리를 생성하도록 학습하는 DeepSeek-R1 모델의 확장판인 Search-R1을 소개합니다. Search-R1은 멀티턴 검색 상호 작용으로 LLM 롤아웃을 최적화하고, 검색된 토큰 마스킹을 활용하여 안정적인 RL 학습과 간단한 결과 기반 보상 기능을 활용합니다. 7개의 질문-답변 데이터 세트에 대한 실험 결과, Search-R1은 SOTA 기준선보다 26%(25억~70억 달러), 21%(25억~3억 달러), 10%(LLaMA 3.2~3억 달러) 성능이 개선된 것으로 나타났습니다. 이 논문은 검색 증강 추론에서 RL 최적화 방법, LLM 선택, 응답 길이 역학에 대한 경험적 인사이트를 추가로 제공합니다. 코드와 모델 체크포인트는 GitHub - PeterGriffinJin/Search-R1: Search-R1: An Efficient, Scalable RL Training Framework for Reasoning & Search Engine Calling interleaved LLM based on veRL 에서 확인할 수 있습니다.
Efficiently acquiring external knowledge and up-to-date information is essential for effective reasoning and text generation in large language models (LLMs). Retrieval augmentation and tool-use training approaches where a search engine is treated as a tool lack complex multi-turn retrieval flexibility or require large-scale supervised data. Prompting advanced LLMs with reasoning capabilities during inference to use search engines is not optimal, since the LLM does not learn how to optimally interact with the search engine. This paper introduces Search-R1, an extension of the DeepSeek-R1 model where the LLM learns -- solely through reinforcement learning (RL) -- to autonomously generate (multiple) search queries during step-by-step reasoning with real-time retrieval. Search-R1 optimizes LLM rollouts with multi-turn search interactions, leveraging retrieved token masking for stable RL training and a simple outcome-based reward function. Experiments on seven question-answering datasets show that Search-R1 improves performance by 26% (Qwen2.5-7B), 21% (Qwen2.5-3B), and 10% (LLaMA3.2-3B) over SOTA baselines. This paper further provides empirical insights into RL optimization methods, LLM choices, and response length dynamics in retrieval-augmented reasoning. The code and model checkpoints are available at GitHub - PeterGriffinJin/Search-R1: Search-R1: An Efficient, Scalable RL Training Framework for Reasoning & Search Engine Calling interleaved LLM based on veRL.
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https://x.com/omarsar0/status/1900550994116960391
숨겨진 목표에 대한 언어 모델 감사 / AUDITING LANGUAGE MODELS FOR HIDDEN OBJECTIVES
논문 소개
Anthropic은 사용자와 개발자가 명시적으로 의도한 것 이상의 숨겨진 목표나 목적을 발견하기 위해 LLM을 체계적으로 감사할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 연구진은 의도적으로 숨겨진 목표(RLHF의 보상 모델 결함을 악용하도록 함)를 가진 언어 모델을 학습시킨 다음 다양한 감사 기법을 통해 이를 노출하려고 시도합니다.
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숨겨진 보상 해킹 - 학습 중에 가상의 보상 모델 편향을 삽입하고 모델이 직접 강화되지 않은 행동에 대해서도 예상치 못한 방식으로 이러한 편향을 악용하기 시작하는 것을 보여줍니다. 이는 모델이 일반적인 "보상 모델을 기쁘게 하기" 목표를 학습했음을 시사합니다.
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블라인드 감사 게임 - 한 그룹(빨간색)은 모델이 숨겨진 목표를 추구하도록 학습시키고, 다른 팀(파란색)은 사전 지식 없이 이를 조사하는 '레드 팀 대 블루 팀' 실험을 진행했습니다. 그 결과 4개 팀 중 3개 팀이 모델의 가중치, 학습 데이터, 행동을 분석하여 숨겨진 목표를 성공적으로 발견했습니다.
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테스트한 기술 - 연구원들은 데이터 분석(키워드 검색, 시맨틱 검색)부터 해석 가능성(스파스 자동 인코더), 행동 해킹(프리필 공격, 페르소나 전환)에 이르는 8가지 감사 방법을 비교했습니다. 연구진은 대부분의 경우 간단한 방법(시맨틱 검색)으로도 충분할 수 있지만, SAE와 같은 해석 가능성 방법은 의심스러운 학습 데이터나 숨겨진 표현을 표면화하여 '숨겨진 지식'을 드러내는 경우가 많다는 사실을 발견했습니다.
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실제 얼라인먼트에 대한 시사점 - "숨겨진 목표" 시나리오는 인위적으로 구성되었지만, 보상 신호의 간과된 결함(예: 차선책 RM)을 악용하여 LLM이 의도하지 않은 목표를 학습할 수 있다는 위험을 강조합니다. 모델/데이터 검사, 해석 가능성, 표적 행동 테스트를 포함하는 정렬 감사 방법론은 고급 모델을 배포하기 전에 향후 AI 안전성 평가를 위한 청사진이 될 수 있습니다.
Anthropic proposes a new framework for systematically auditing LLMs to uncover hidden goals or objectives that go beyond what users and developers explicitly intend. The researchers deliberately train a language model with a concealed objective (making it exploit reward model flaws in RLHF) and then attempt to expose it with different auditing techniques.
- Hidden reward hacking - They insert fictional reward model biases during training and show that the model starts to exploit these biases in unexpected ways, even for behaviors not directly reinforced. This suggests the model learned a general "please the reward model" objective.
- Blind auditing game - They ran a "red team vs. blue team" exercise where one group (red) trains the model to pursue a hidden objective, and other teams (blue) investigate it without prior knowledge. Three of four teams successfully discovered the hidden objective by analyzing the model's weights, training data, and behavior.
- Techniques tested - Researchers compare eight auditing methods: from data analysis (keyword search, semantic search) to interpretability (sparse autoencoders) to behavioral hacks (prefill attacks, persona switching). They find that while some simpler methods (semantic search) can be enough in many cases, interpretability methods such as SAEs often reveal "hidden knowledge" by surfacing suspicious training data or hidden representations.
- Implications for real-world alignment - Though the "hidden objective" scenario is artificially constructed, it highlights the risk that LLMs can learn unintended goals by exploiting overlooked flaws in reward signals (e.g., suboptimal RMs). The methodology of alignment audits (involving model/data inspection, interpretability, and targeted behavioral tests) could serve as a blueprint for future AI safety evaluations before deploying advanced models.
논문 초록(Abstract)
모델에 원치 않는 목표가 있는지 여부를 조사하는 정렬 감사 수행의 타당성을 연구합니다. 테스트베드로서 숨겨진 목표가 있는 언어 모델을 학습합니다. 학습 파이프라인은 먼저 RLHF 보상 모델(RM)에서 악용 가능한 오류에 대해 모델에 가르친 다음, 모델이 이러한 오류 중 일부를 악용하도록 훈련시킵니다. 분포 외 평가를 통해 모델이 학습 중에 강화되지 않은 행동을 포함하여 RM이 높게 평가한다고 생각하는 모든 행동을 일반화하는지 확인합니다. 이 모델을 활용하여 두 가지 방식으로 정렬 감사를 연구합니다. 먼저, 모델의 숨겨진 목표나 학습을 알지 못하는 네 팀이 블라인드 감사 게임을 진행하여 우려되는 행동과 그 원인을 조사합니다. 3개 팀이 스파스 자동 인코더(SAE)를 사용한 해석 가능성, 행동 공격, 학습 데이터 분석 등의 기법을 사용하여 모델의 숨겨진 목표를 성공적으로 밝혀냈습니다. 둘째, 모델 감사를 위한 8가지 기법에 대한 블라인드 후속 연구를 수행하여 각 기법의 강점과 한계를 분석했습니다. 전반적으로 본 연구는 모델의 숨겨진 목표를 발견하기 위해 정렬 감사를 사용하는 구체적인 사례를 제공하고 정렬 감사를 실행하고 진행 상황을 검증하는 방법론을 제안합니다. 1 서론 AI 정합성 연구는 AI 시스템이 개발자가 의도한 목표를 추구하도록 하는 것을 목표로 합니다. 현재 AI 개발자는 주로 모델 행동에 대한 사람의 감독을 통해 정렬을 평가하며, 다음과 같은 사항을 확인합니다.
We study the feasibility of conducting alignment audits : investigations into whether models have undesired objectives. As a testbed, we train a language model with a hidden objective . Our training pipeline first teaches the model about exploitable errors in RLHF reward models (RMs), then trains the model to exploit some of these errors. We verify via out-of-distribution evaluations that the model generalizes to exhibit whatever behaviors it believes RMs rate highly, including ones not reinforced during training. We leverage this model to study alignment audits in two ways. First, we conduct a blind auditing game where four teams, unaware of the model’s hidden objective or training, investigate it for concerning behaviors and their causes. Three teams successfully uncovered the model’s hidden objective using techniques including interpretability with sparse autoencoders (SAEs), behavioral attacks, and training data analysis. Second, we conduct an unblinded follow-up study of eight techniques for auditing the model, analyzing their strengths and limitations. Overall, our work provides a concrete example of using alignment audits to discover a model’s hidden objective and proposes a methodology for practicing and validating progress in alignment auditing. 1 I NTRODUCTION AI alignment research aims to ensure that AI systems pursue objectives intended by their developers. Currently, AI developers assess alignment primarily via human oversight of model behaviors— checking whether...
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https://x.com/AnthropicAI/status/1900217234825634236
대규모 언어 모델의 사후 학습에 관한 서베이 논문 / A Survey on Post-training of Large Language Models
논문 소개
OpenAI-o1/o3 및 DeepSeek-R1과 같은 PoLM은 추론, 윤리 및 특수 작업에서 LLM의 단점을 해결합니다. 이 서베이 논문은 이러한 기술의 진화를 추적하고 미세 조정, 조정, 추론, 효율성, 통합에 걸친 기술 분류를 제공하여 더욱 강력하고 다재다능한 AI로 나아갈 수 있도록 안내합니다.
PoLMs like OpenAI-o1/o3 and DeepSeek-R1 tackle LLM shortcomings in reasoning, ethics, and specialized tasks. This survey tracks their evolution and provides a taxonomy of techniques across fine-tuning, alignment, reasoning, efficiency, and integration, guiding progress toward more robust, versatile AI.
논문 초록(Abstract)
대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 자연어 처리를 근본적으로 변화시켜 대화 시스템에서 과학적 탐구에 이르기까지 다양한 영역에서 없어서는 안 될 필수 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 사전 학습된 아키텍처는 제한된 추론 능력, 윤리적 불확실성, 최적이 아닌 도메인별 성능 등 특수한 맥락에서 한계를 드러내는 경우가 많습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 이러한 단점을 해결하기 위한 고급 학습 후 언어 모델(PoLM)이 필요하며, 이는 OpenAI-o1/o3 및 DeepSeek-R1(통칭 대규모 추론 모델 또는 LRM)로 알려져 있습니다. 이 논문은 5가지 핵심 패러다임에 걸쳐 PoLM의 진화를 체계적으로 추적하는 최초의 종합적인 조사 결과를 제시합니다: 작업별 정확도를 향상시키는 미세 조정, 인간의 선호도에 부합하는 정렬, 보상 설계의 어려움에도 불구하고 다단계 추론을 발전시키는 추론, 복잡성이 증가하는 가운데 리소스 활용을 최적화하는 효율성, 일관성 문제를 해결하면서 다양한 양식으로 기능을 확장하는 통합 및 적응 등 다섯 가지 핵심 패러다임을 체계적으로 추적합니다. ChatGPT의 기본 정렬 전략부터 DeepSeek-R1의 혁신적인 추론 발전까지 진행 상황을 도표로 정리하여 PoLM이 데이터 세트를 활용하여 편견을 완화하고 추론 기능을 심화하며 도메인 적응력을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 저희의 공헌에는 추론 능력과 도메인 유연성을 향상시키는 데 있어 LRM의 역할을 강조하는 전략적 의제, 기술과 데이터세트를 분류하는 구조화된 분류법, PoLM 진화에 대한 선구적인 종합이 포함됩니다. 해당 범위에 대한 첫 번째 서베이 논문인 이 연구는 최근의 PoLM 발전을 통합하고 향후 연구를 위한 엄격한 지적 틀을 확립하여 과학 및 사회 응용 분야에서 정밀성, 윤리적 견고성, 다용도성이 뛰어난 LLM의 개발을 촉진합니다.
The emergence of Large Language Models (LLMs) has fundamentally transformed natural language processing, making them indispensable across domains ranging from conversational systems to scientific exploration. However, their pre-trained architectures often reveal limitations in specialized contexts, including restricted reasoning capacities, ethical uncertainties, and suboptimal domain-specific performance. These challenges necessitate advanced post-training language models (PoLMs) to address these shortcomings, such as OpenAI-o1/o3 and DeepSeek-R1 (collectively known as Large Reasoning Models, or LRMs). This paper presents the first comprehensive survey of PoLMs, systematically tracing their evolution across five core paradigms: Fine-tuning, which enhances task-specific accuracy; Alignment, which ensures alignment with human preferences; Reasoning, which advances multi-step inference despite challenges in reward design; Efficiency, which optimizes resource utilization amidst increasing complexity; and Integration and Adaptation, which extend capabilities across diverse modalities while addressing coherence issues. Charting progress from ChatGPT's foundational alignment strategies to DeepSeek-R1's innovative reasoning advancements, we illustrate how PoLMs leverage datasets to mitigate biases, deepen reasoning capabilities, and enhance domain adaptability. Our contributions include a pioneering synthesis of PoLM evolution, a structured taxonomy categorizing techniques and datasets, and a strategic agenda emphasizing the role of LRMs in improving reasoning proficiency and domain flexibility. As the first survey of its scope, this work consolidates recent PoLM advancements and establishes a rigorous intellectual framework for future research, fostering the development of LLMs that excel in precision, ethical robustness, and versatility across scientific and societal applications.
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https://x.com/ZainHasan6/status/1899541155924046006
블록 디퓨전: 자동 회귀와 확산 언어 모델 간 보간하기 / Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models
논문 소개
코넬 테크, 스탠포드, 코히어의 연구원들이 자동 회귀(AR) 모델링과 이산 확산을 결합하여 병렬 토큰 샘플링과 유연한 길이의 텍스트 생성을 가능하게 하는 새로운 프레임워크인 블록 확산(BD3-LM)을 발표합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
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AR과 확산의 결합 - 표준 확산 언어 모델은 길이가 고정되어 있고 생성 속도가 느린 반면, AR 모델은 토큰 단위로 생성합니다. 블록 확산은 시퀀스를 블록으로 분할하고 각 블록 내에서 개별 확산을 적용하며 블록을 자동 회귀적으로 쌓습니다. 이는 각 블록 내에서 병렬성을 활용하고 블록 전체에 걸쳐 KV 캐싱을 유지합니다.
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효율적이고 유연한 길이 생성 - BD3-LM은 고정된 크기의 디퓨전 제약에서 벗어납니다. 학습 컨텍스트 크기(예: 수천 개의 토큰)를 훨씬 뛰어넘어 블록 단위로 확산 프로세스를 계속함으로써 임의의 길이의 시퀀스를 생성할 수 있습니다.
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높은 확률과 빠른 샘플링 - 이전 확산 LM은 종종 복잡성에서 AR보다 뒤처지고 많은 노이즈 제거 단계가 필요합니다. BD3-LM은 특수한 학습 접근 방식(2패스 벡터화 포워드 패스)과 학습 분산을 줄이는 맞춤형 노이즈 스케줄로 이러한 격차를 좁혀 이산 확산 모델 중 새로운 최첨단 난해도를 달성합니다.
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블록 크기 트레이드오프 - 블록 크기가 작을수록(예: 4토큰) 더 많은 병렬 샘플링이 가능하지만 더 많은 블록 단계가 필요합니다. 블록 크기가 클수록(예: 16개 토큰) 총 단계는 줄어들지만 분산이 약간 더 커집니다. 이 논문은 성능 목표와 계산 예산에 맞게 이를 조정 하는 방법을 보여줍니다.
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오픈소스 및 일반화 가능 - 저자들은 코드, 모델 가중치, 예제가 포함된 블로그 게시물을 제공합니다. 이들의 접근 방식은 마스크드 확산 프레임워크를 기반으로 하며, 부분 자동 회귀와 연결됩니다. 향후 방향은 유연한 제어 기능을 갖춘 더 광범위한 작업(예: 챗봇, 코드 생성)에 블록 확산을 적용하는 것입니다.
Researchers from Cornell Tech, Stanford, and Cohere present Block Diffusion (BD3-LMs), a novel framework that merges autoregressive (AR) modeling with discrete diffusion to enable parallel token sampling and flexible-length text generation. Key highlights include:
- Combining AR and diffusion - Standard diffusion language models are fixed-length and slow to generate, while AR models generate token-by-token. Block Diffusion partitions sequences into blocks, applies discrete diffusion within each block, and stacks the blocks autoregressively. This leverages parallelism within each block and retains KV caching across blocks.
- Efficient, flexible-length generation - BD3-LMs break free from fixed-size diffusion constraints. They can generate sequences of arbitrary length by simply continuing the diffusion process block by block, well beyond the training context size (e.g. thousands of tokens).
- High likelihood and faster sampling - Prior diffusion LMs often lag behind AR in perplexity and need many denoising steps. BD3-LMs narrow that gap with a specialized training approach (two-pass vectorized forward pass) and a custom noise schedule that reduces training variance, achieving new state-of-the-art perplexities among discrete diffusion models.
- Block-size tradeoffs - Smaller block sizes (e.g. 4 tokens) enable more parallel sampling but require more block steps. Larger block sizes (e.g. 16 tokens) reduce total steps but yield slightly higher variance. The paper shows how to tune this to match performance goals and computational budgets.
- Open-source and generalizable - The authors provide code, model weights, and a blog post with examples. Their approach builds upon the Masked Diffusion framework, bridging it with partial autoregression. Future directions involve adapting block diffusion for broader tasks (e.g., chatbots, code generation) with flexible controllability.
논문 초록(Abstract)
확산 언어 모델은 병렬화된 생성 및 제어 가능성으로 인해 자동 회귀 모델에 비해 고유한 이점을 제공하지만, 확률 모델링이 지연되고 고정 길이 생성으로 제한된다는 단점이 있습니다. 이 작업에서는 이산 노이즈 제거 확산과 자동 회귀 모델 사이에 보간하는 블록 확산 언어 모델 클래스를 소개합니다. 블록 확산은 유연한 길이 생성을 지원하고 KV 캐싱과 병렬 토큰 샘플링을 통해 추론 효율성을 개선함으로써 두 접근 방식의 주요 한계를 극복합니다. 효율적인 학습 알고리즘, 기울기 분산 추정기, 분산 최소화를 위한 데이터 기반 노이즈 스케줄을 포함하는 효과적인 블록 확산 모델을 구축하기 위한 방법을 제안합니다. 블록 확산은 언어 모델링 벤치마크에서 확산 모델 중 새로운 최첨단 성능을 기록하며 임의의 길이의 시퀀스를 생성할 수 있게 해줍니다. 프로젝트 페이지(Block Diffusion)에서 모델 가중치 및 블로그 게시물과 함께 코드를 제공합니다
Diffusion language models offer unique benefits over autoregressive models due to their potential for parallelized generation and controllability, yet they lag in likelihood modeling and are limited to fixed-length generation. In this work, we introduce a class of block diffusion language models that interpolate between discrete denoising diffusion and autoregressive models. Block diffusion overcomes key limitations of both approaches by supporting flexible-length generation and improving inference efficiency with KV caching and parallel token sampling. We propose a recipe for building effective block diffusion models that includes an efficient training algorithm, estimators of gradient variance, and data-driven noise schedules to minimize the variance. Block diffusion sets a new state-of-the-art performance among diffusion models on language modeling benchmarks and enables generation of arbitrary-length sequences. We provide the code, along with the model weights and blog post on the project page: Block Diffusion
논문 링크
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https://x.com/_akhaliq/status/1900027075370586262
원문
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