다회차 강화학습 (Multi-turn Reinforcement Learning)을 통한 LLM 에이전트 학습

요약

본 기사는 다회차 강화학습(Multi-turn Reinforcement Learning) 방식을 활용하여 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트를 학습시키는 방법을 소개합니다. 이를 통해 LLM 에이전트가 복잡하고 연속적인 상호작용을 수행할 수 있도록 능력을 향상시킬 수 있습니다.

핵심 포인트

• Multi-turn Reinforcement Learning을 사용하여 LLM 에이전트를 훈련시킨다.
• 에이전트의 학습 과정은 다단계적이고 연속적인 상호작용(multi-turn)을 포함한다.
• 관련 구현체로 AgentGym-RL GitHub 저장소가 제공된다.