강화학습의 확장성 과제: Q러닝은 장기적 관점에 대처할 수 있는가?
2025-06-15
최근 몇 년 동안 많은 기계 학습 목표 함수는 다음 토큰 예측, 잡음 제거 확산, 대조 학습 등에서 확장성을 달성했습니다. 하지만 강화 학습(RL), 특히 Q러닝을 기반으로 하는 오프폴리시 RL은 복잡하고 장기적인 문제에 대한 확장성에서 어려움을 겪고 있습니다. 이 글에서는 기존 Q러닝 알고리즘이 예측 목표에서의 편향 누적 때문에 100개 이상의 의미 있는 의사 결정 단계가 필요한 장기적인 문제에 대처하기 어렵다고 주장합니다. 실험 결과 데이터가 풍부하고 변수가 제어된 상황에서도 표준 오프폴리시 RL 알고리즘은 복잡한 작업을 해결하지 못하는 것으로 나타났습니다. 하지만 지평선 축소는 확장성을 크게 향상시키므로, 데이터와 연산 능력 증가에만 의존하는 것이 아니라 지평선 문제에 직접적으로 대처하는 더 우수한 알고리즘이 필요함을 시사합니다.
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