TinyZero: RL을 활용한 모델의 자가 검증 및 탐색 능력 학습 프로젝트 (feat. DeepSeek-R1)

9bow · 2월 16, 2025, 9:30오후

TinyZero 소개

최근 AI 모델이 스스로 학습하며 복잡한 문제 해결 능력을 갖추는 방향으로 발전하고 있습니다. TinyZero는 DeepSeek R1 Zero를 기반으로 카운트다운 및 곱셈 작업을 수행하는 RL(강화 학습) 기반 모델입니다. 특히, 3B(30억) 파라미터 규모의 기본 언어 모델이 별도의 수동 피드백 없이 자가 검증(self-verification) 및 탐색(search) 기능을 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

TinyZero는 veRL 프레임워크를 기반으로 구축된 강화 학습 모델로, AI 모델이 스스로 검증하고 탐색하는 능력을 발전시키는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트의 핵심은 RL을 활용하여 모델이 단순한 문장 예측을 넘어 스스로 논리적인 판단을 내릴 수 있도록 유도하는 것입니다.

TinyZero는 비용 효율적인 학습을 강조하며, 단 30달러 미만의 비용으로 직접 실험을 진행할 수 있습니다. 기본적으로는 Qwen2.5 시리즈 모델을 기반으로 하며, 특정 작업(예: 카운트다운 문제 해결)에서 더 강력한 추론 능력을 갖도록 학습할 수 있습니다.

TinyZero는 기존 RL 기반 LLM(대규모 언어 모델) 학습 방식과 비교할 때 몇 가지 차별점을 가집니다:

비교 항목	TinyZero	DeepSeek R1 Zero	일반 LLM 학습
학습 방식	RL(Self-verification + Search)	RL(Self-verification)	지도학습(Supervised Learning)
사용 모델	Qwen2.5	DeepSeek R1	GPT-3, Llama 등
학습 비용	<$30	공개되지 않음	고가(수천~수만 달러)
주요 특징	저비용으로 모델 학습 가능	강화 학습 적용	기존 데이터를 기반으로 한 단순 예측

기존 LLM이 대량의 데이터와 인적 피드백을 필요로 하는 것과 달리, TinyZero는 스스로 데이터를 탐색하고 학습하는 능력을 기르는 것이 특징입니다.

주요 기능

강화 학습 기반 자가 검증(Self-verification): 모델이 자체적으로 정답 여부를 판단하며 학습
탐색(Search) 기능 적용: 모델이 더 나은 답변을 찾아가는 과정 포함
낮은 비용으로 실험 가능(<$30): GPU 자원이 적더라도 학습 실험이 가능
Qwen2.5 시리즈 모델 활용: 0.5B(5억) ~ 3B(30억) 파라미터 모델 실험 지원

라이선스

TinyZero 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있으며, 자유롭게 수정 및 배포가 가능합니다.

TinyZero GitHub 저장소

TinyZero의 W&B 실험 로그

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