FORT-Searcher: 깊은 검색 에이전트 훈련을 위한 단축 경로 저항성 검색 과제 합성

요약

깊은 검색 에이전트의 훈련을 위해 단축 경로(shortcut)를 방지하는 새로운 데이터 합성 프레임워크인 FORT를 제안합니다. FORT는 구조적 복잡성 대신 실제 검색 난이도를 보장하는 4가지 위험 요소를 제어하여 고품질의 훈련 데이터를 생성합니다. 이를 통해 훈련된 FORT-Searcher는 까다로운 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 기록했습니다.

핵심 포인트

• 단축 경로 저항성 확보를 위한 새로운 데이터 합성 프레임워크 FORT 제안
• 증거 공동 커버리지 등 4가지 주요 단축 경로 위험 식별 및 제어
• 기존 데이터셋 대비 더 긴 검색 과정과 높은 난이도의 데이터 구축 가능
• SFT만으로 훈련된 FORT-Searcher가 오픈 소스 검색 에이전트 중 최고 성능 달성