대규모 언어 모델(LLM)은 괄목할 만한 능력을 선보였으나, 환각(hallucination), 추론 오류, 인간 의도와의 정렬 문제 등 여전히 해결해야 할 과제에 직면해 있다. 이러한 한계를 극복하고 LLM이 지속적인 인간의 감독이나 대규모 데이터 큐레이션 없이도 스스로 학습하고 적응하며 성능을 개선할 수 있도록 하는 자기 개선(self-improvement) 능력의 확보는 현재 인공지능 연구의 핵심 목표 중 하나이다. 본 보고서는 최첨단 범용 모델 기반 강화학습(RL) 에이전트인 DreamerV3가 LLM을 정교한 자기 개선 시스템으로 발전시키는 데 필요한 견고한 프레임워크를 제공할 수 있다는 가설을 심층적으로 탐구한다. 이 논의의 핵심은 DreamerV3의 핵심 원리, 즉 환경에 대한 예측적 월드 모델(world model)을 학습하고 이 학습된 모델 내에서 "상상(imagination)"을 통해 (시뮬레이션된 경험을 통해) 훈련하는 방식을 LLM의 자기 학습 과정에 통합하는 것이다. 이어지는 섹션에서는 DreamerV3의 메커니즘을 상세히 설명하고, 이러한 메커니즘을 LLM에 적용하기 위한 개념적 프레임워크를 제시하며, 잠재적인 아키텍처 통합 방안, 기존 LLM 자기 개선 기술과의 시너지 효과, 예상되는 도전 과제, 그리고 향후 연구 방향에 대해 논의할 것이다. 이러한 탐구는 현재 LLM 개선 방식의 패러다임 전환 가능성을 시사한다. 기존 LLM의 발전은 주로 정제된 데이터셋을 사용한 지도 학습 기반 미세조정이나 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)와 같이 명시적인 인간 피드백에 크게 의존해왔다. 반면, DreamerV3는 환경과의 상호작용(또는 그 모델과의 상호작용)을 통해 내부 월드 모델을 구축하고, 이를 통해 생성된 상상 속 경험으로부터 자율적으로 학습하는 패러다임을 구현한다. 표준적인 LLM 강화 프로세스는 방대한 정적 데이터셋에 대한 학습 후, 특정 작업에 대한 미세조정이나 RLHF와 같은 방법을 통한 정렬 과정을 포함하며, 이는 여전히 외부적 (인간 또는 모델 생성) 선호도 데이터를 필요로 한다. 이러한 방식은 데이터 집약적이며 새로운 시나리오나 지속적으로 변화하는 목표에 쉽게 적응하지 못할 수 있다. DreamerV3는 환경과 능동적으로 상호작용하며 해당 환경 역학의 압축적이고 예측적인 모델("월드 모델")을 구축한다. 결정적으로, DreamerV3는 이 월드 모델을 활용하여 미래 궤적을 "상상"하고 이러한 상상된 경험으로부터 정책(액터)과 가치 함수(크리틱)를 학습하여 데이터 효율성을 크게 향상시킨다. 만약 LLM의 작동 맥락(예: 텍스트 생성 과정, 대화 참여, 도구 활용)이 학습 가능한 역학을 가진 "환경"으로 프레임화될 수 있다면, DreamerV3는 이러한 LLM 특정 역학의 월드 모델을 구성할 수 있을 것이다. 이렇게 학습된 모델은 시스템이 명시적인 외부 피드백 없이 내부적으로 잠재적인 LLM 행동(예: 다양한 응답 전략, 추론 경로, 도구 사용 순서)을 시뮬레이션하고 평가할 수 있도록 지원할 것이다. 이는 LLM이 주로 외부에서 제공되는 데이터나 명시적 피드백 신호로부터 학습하는 방식에서, 자체 운영 특성 및 상호작용 패턴의 내부 모델에서 파생된 자가 생성 시뮬레이션 경험으로부터 학습하는 방식으로의 잠재적 전환을 의미한다. 이러한 변화는 LLM 개선을 위한 지속적이고 대규모적인 인간 주석 및 개입의 필요성을 크게 줄일 수 있다. 이는 LLM이 보상 함수에 인코딩된 목표와 학습된 월드 모델의 예측 능력에 의해 안내되어 보다 자율적이고 자기 주도적인 방식으로 자신의 능력을 탐색하고 개선하는, 보다 확장 가능하고 자율적인 자기 개선 주기로 나아가는 길을 제시한다.
DreamerV3의 핵심에는 환경의 압축적이고 예측적인 표현을 잠재 공간에서 학습하는 역할을 하는 순환적 상태 공간 모델(Recurrent State-Space Model, RSSM)이 자리 잡고 있다. RSSM은 관찰과 행동의 순차적 입력을 처리하여 과거 정보를 요약하는 순환 상태(h_t)를 갱신하고, 이를 현재 관찰 및 h_t에 조건화된 사후 분포 또는 상상 중에는 오직 h_t에만 조건화된 사전 분포로부터 샘플링된 확률적 잠재 상태(z_t)와 결합한다. 주요 구성 요소로는 관찰(x_t)을 특징으로 매핑하는 인코더, h_{t-1}, z_{t-1}, $a_{t-1}$을 기반으로 h_t를 갱신하는 순차 모델(일반적으로 GRU), h_t로부터 z_t에 대한 사전 분포를 출력하는 동적 예측기, 그리고 h_t와 인코딩된 x_t로부터 z_t에 대한 사후 분포를 출력하는 표현 모델이 있다. 특히 DreamerV3는 이산적인 범주형 표현을 잠재 상태에 사용하는데, 이는 여러 개의 원-핫 벡터로 구성되며 범주형 분포에서 샘플링된다. 이러한 접근 방식은 특히 Atari와 같은 영역에서 성능을 향상시키는 것으로 나타났다. 월드 모델은 잠재 상태로부터 관찰을 재구성(\hat{x}_t \sim p_\phi(\hat{x}_t|h_t, z_t))하도록 학습되며, 이는 잠재 표현이 정보를 담도록 형성하는 중요한 학습 신호 역할을 한다. 월드 모델의 학습 목표는 일반적으로 관찰, 보상, 연속 플래그에 대한 재구성 손실을 최소화하는 것과 함께, 잠재 상태 분포를 정규화하는 KL-발산 항(동적 손실 L_{dyn} 및 표현 손실 L_{rep})을 포함한다. 예를 들어, MuDreamer 는 시각적 방해 요소가 있을 때 픽셀 재구성 손실이 불필요한 정보를 모델링할 수 있다고 비판하며, 이는 LLM 적용 시 "관찰" 대상이 되는 텍스트의 불필요한 세부 사항을 모델링하지 않도록 신중하게 고려해야 함을 시사한다. 현재 관찰의 재구성을 넘어, 월드 모델은 학습된 모델 상태로부터 미래 보상(\hat{r}_t \sim p_\phi(\hat{r}_t|h_t, z_t))과 에피소드 연속 플래그(\hat{c}_t \sim p_\phi(\hat{c}_t|h_t, z_t))를 예측하도록 훈련된다. 이러한 예측 능력은 에이전트가 잠재 공간 내에서 액터-크리틱 학습 과정에 필요한 신호를 제공함으로써 상상을 통해 학습할 수 있도록 하는 데 근본적인 역할을 한다. Dreamer 아키텍처의 특징은 액터와 크리틱 네트워크가 학습된 월드 모델을 잠재 공간에서 롤아웃하여 생성된 상상된 궤적으로부터 전적으로 훈련된다는 점이다. 이는 정책 학습을 (느리거나 비용이 많이 들 수 있는) 실제 환경과의 직접적인 상호작용으로부터 분리하여 데이터 효율성을 크게 향상시킨다. 액터는 미래 보상을 극대화하는 행동을 선택하는 정책 $\pi(a_t|h_t, z_t)$을 학습하고, 크리틱은 주어진 잠재 상태로부터 예상되는 반환값을 추정하는 가치 함수 $V(h_t, z_t)$를 학습한다. 이들은 액터에 대해 REINFORCE, 크리틱에 대해 λ-반환값과 같은 강화학습 알고리즘을 사용하여 학습된다. DreamerV3의 가장 중요한 기여는 150개 이상의 다양한 작업(연속 및 이산 행동, 시각 및 저차원 입력, 2D 및 3D 세계, 다양한 보상 특성 포함)에서 단일 고정 하이퍼파라미터 세트를 사용하여 높은 성능을 달성하는 능력이다. 이러한 일반성은 입력, 보상 및 가치 예측을 정규화하여 다양한 규모를 처리하고 학습을 안정화하는 symlog/symexp 변환 , 월드 모델 손실에서 KL-발산 항을 정규화하여 퇴화된 해(예: 사후 분포 붕괴 또는 과도하게 결정론적인 동역학)를 방지하고 정보력 있는 잠재 상태를 보장하는 KL 균형 조정 , 그리고 특히 모델 크기를 확장할 때 견고성과 성능을 향상시키는 네트워크에서의 계층 정규화 및 EMA 와 같은 여러 견고성 기술에 의해 가능해진다. DreamerV3 원본 논문 은 Atari, DMLab, Minecraft, DMControl과 같은 벤치마크에서의 성능을 광범위하게 문서화하고 있다. DreamerV3의 놀라운 일반성과 데이터 효율성은 환경의 핵심 역학을 포착하는 추상적이고 예측적인 잠재 공간(z_t, h_t)을 학습하여 정책 학습 과정을 원시 감각 입력의 고차원성 및 양식별 세부 정보로부터 보호하는 전략에서 직접 비롯된다. 실제 또는 시뮬레이션 환경은 Atari의 픽셀 배열 , Minecraft의 3D 시각 데이터 , DMControl의 고유 수용성 상태 등 다양하고 복잡한 관찰 공간을 제시한다. 이러한 원시적이고 고차원적인 입력으로부터 직접 정책을 학습하는 것은 악명 높게 샘플 비효율적이며 종종 광범위한 도메인별 하이퍼파라미터 튜닝을 필요로 한다. DreamerV3의 RSSM은 이러한 다양한 입력을 미래 상태, 보상 및 연속성을 예측하는 데 필수적인 정보만 유지하는 표준화된 저차원 잠재 공간으로 압축하는 방법을 학습한다. 그런 다음 액터와 크리틱 구성 요소는 이 학습된 잠재 공간 내에서 독점적으로 작동하여 "상상 기반 학습"을 수행한다. 이러한 추상화를 통해 동일한 액터-크리틱 아키텍처와 학습 알고리즘(고정된 하이퍼파라미터 포함)을 여러 도메인에 효과적으로 적용할 수 있으며, 정책 학습이 원시 관찰 공간의 특수성으로부터 격리되기 때문이다. symlog와 같은 견고성 기술은 내부 신호(예측된 보상, 가치)가 이러한 다양한 도메인에서 잘 확장되고 비교 가능하도록 보장하여 안정적인 학습에 더욱 기여한다. 이러한 원리는 LLM에 매우 적절하다. 만약 LLM의 운영 맥락(예: 텍스트 생성, 대화 상호작용, 도구 사용)이 RSSM과 유사한 아키텍처에 의해 유사하게 압축적이고 예측적인 잠재 공간으로 인코딩될 수 있다면, DreamerV3의 일반적인 학습 메커니즘이 적용될 수 있다. 이는 LLM이 다양한 언어 작업 전반에 걸쳐 통합된 모델 기반 RL 접근 방식을 사용하여 자체 개선할 수 있게 하여, 잠재적으로 작업별 미세 조정이나 다양한 기능(예: 추론 대 대화 대 코딩)에 대한 별도의 자체 개선 전략의 필요성을 극복할 수 있게 한다. 문제는 고도로 구조화되고 상징적인 언어 영역에 대해 이러한 잠재 공간을 정의하고 학습하는 데 있다.
LLM을 DreamerV3 프레임워크 내에서 학습하고 개선할 수 있는 시스템으로 구상하기 위해서는 LLM의 "환경"을 정의하는 것이 중요하다. 이는 물리적 공간이 아닌 LLM 운영 및 상호작용의 동적 맥락을 의미한다. 예를 들어, 텍스트 생성 시 환경은 현재까지 생성된 토큰 시퀀스이며, 행동은 다음 토큰 예측, 보상은 일관성이나 작업별 지표가 될 수 있다. 대화 시스템에서는 사용자 발화와 대화 기록이 환경을 구성하고, LLM 응답이 행동, 사용자 만족도나 작업 완료가 보상이 된다. 도구 사용 시에는 작업, 사용 가능한 도구, 이전 상호작용이 환경이 되며, 도구 사용 결정이나 인자 생성이 행동, 작업 완료나 도구 효능이 보상이 된다. 다단계 추론에서는 문제 설명과 중간 추론 단계가 환경, 다음 추론 단계 생성이 행동, 최종 답안 정확성이나 논리적 일관성이 보상이 될 수 있다. 이러한 LLM 환경의 "상태"는 현재 맥락(예: 프롬프트, 대화 기록, 생성된 출력)을 나타내는 풍부한 표현이어야 한다. DreamerV3의 핵심 아이디어는 RSSM과 유사한 모델이 LLM의 행동 역학을 모델링하도록 학습하는 것이다. 이는 LLM의 내부 상태(접근 가능하다면) 또는 관찰 가능한 출력(텍스트, 도구 호출)이 특정 "행동"(예: 특정 유형의 콘텐츠 생성, 특정 추론 전략 선택, 도구 쿼리 결정)에 따라 어떻게 진화하는지 예측하는 것을 의미한다. LLM을 위한 상태 표현(z_t, h_t)은 현재 대화 맥락이나 프롬프트의 임베딩, LLM이 지금까지 생성한 텍스트의 임베딩, LLM의 추론 과정에 대한 요약 또는 추상적 표현, 또는 가능하다면 LLM 내부 은닉 상태에서 파생된 표현 등이 될 수 있다. 목표는 RSSM에 충분히 압축적이면서도 미래 LLM 행동 및 관련 보상을 예측할 수 있는 표현을 찾는 것이다. LLM이 잠재 공간에서 "생각"한다는 연구 나 텍스트를 잠재 임베딩으로부터 재구성하는 연구 는 이러한 행동적 잠재 공간 학습이 그럴듯하지만 도전적인 방향임을 시사한다. DreamerV3와 유사한 월드 모델은 미래의 "관찰"(예: 가능성 있는 다음 토큰이나 문장, 생성된 텍스트의 스타일이나 품질, 대화에서 예상되는 사용자 반응, 호출된 도구의 출력), 미래 "보상"(예: 생성된 연속에 대한 예측된 인간 선호도 점수, 작업 성공 확률, 자기 비판 점수, 사실적 일관성 측정치), 그리고 "지속" 플래그(예: 성공적인 작업 완료 가능성, 대화 지속, 또는 추론 경로의 생산성)를 예측하도록 훈련될 것이다. 특히 Adaptive Text Dreamer(ATD) 는 시각-언어 탐색(VLN)을 위해 환경의 핵심 의미론을 언어 형태로 상상하는 것을 제안하는데, 이는 LLM이 미래의 텍스트 상태나 의미론적 결과를 예측하는 것과 유사하다. LLM 행동 역학의 월드 모델이 학습되면, DreamerV3의 상상 메커니즘을 사용하여 다양한 LLM 상호작용 궤적을 시뮬레이션할 수 있다. 예를 들어, 예측된 사용자 만족도나 작업 완료율을 극대화하는 응답 전략을 식별하기 위해 여러 대화 연속을 시뮬레이션하거나 , 복잡한 문제에 대해 가장 정확하고 잘 정당화된 답변으로 이어질 가능성이 높은 다양한 추론 경로를 탐색하거나 , 외부 도구를 사용하여 효율적이고 효과적인 작업 완료를 위해 도구 호출 순서와 예측된 결과를 시뮬레이션할 수 있다. DreamerV3 프레임워크의 액터-크리틱 구성 요소는 이러한 상상된 롤아웃을 기반으로 LLM에 대한 개선된 "정책"을 학습하게 된다. 이러한 정책은 더 나은 생성 전략, 더 효과적인 대화 관리 접근 방식, 더 효율적인 추론 휴리스틱 또는 더 전략적인 도구 호출 패턴으로 나타날 수 있다. MENSA 는 LLM 에이전트가 행동 전제 조건을 예상하고 관련 경험을 검색하기 위해 "정신 시뮬레이션"(상상과 유사)을 명시적으로 활용한다. LLM이 DreamerV3와 유사한 아키텍처를 통해 자기 개선을 달성하기 위한 "환경"은 전통적인 RL 의미에서의 외부 물리적 세계가 아니라, 자체 콘텐츠 생성, 추론 또는 사용자와 도구와의 상호작용이라는 복잡한 프로세스이다. "행동"은 LLM의 내부 선택(예: 다음 토큰 선택, 추론 단계 공식화, API 호출 결정)이다. DreamerV3의 근본적인 능력은 상호작용을 통해 환경의 예측 모델을 학습하는 것이다. LLM의 작동(텍스트 생성, 대화 참여, 도구 사용)은 본질적으로 순차적 의사 결정 프로세스이며, 각 출력은 이전 컨텍스트에 따라 조건화되고 미래 가능성에 영향을 미친다. DreamerV3 월드 모델의 "상태"는 LLM의 현재 컨텍스트(예: 프롬프트, 대화 기록, 부분 생성, 작업 목표)의 학습된 표현일 수 있다. "행동"은 LLM의 이산적 선택(예: 어휘에서 다음 토큰) 또는 더 높은 수준의 결정(예: "설명 단락 생성", "쿼리 X로 검색 API 호출")일 수 있다. "보상"은 매우 중요하며 작업 성공 신호, 인간 피드백 점수(RLHF에서와 같이 ), 자기 비판 모듈의 출력, 또는 일관성이나 일관성과 같은 내부 메트릭에서 파생될 수 있다. 그런 다음 DreamerV3 월드 모델은 "LLM이 상태 S(현재 컨텍스트/생성 기록)에 있고 행동 A(토큰 T 생성 / 도구 X 사용 / 추론 단계 Y 공식화)를 취하면 결과 상태 S'(업데이트된 컨텍스트/기록)는 무엇이며 어떤 보상 R을 얻게 될 것인가?"를 예측하도록 학습한다. 이러한 재구성은 모델 기반 RL의 강력하고 데이터 효율적인 학습 메커니즘을 LLM 자체의 운영 루프에 직접 적용할 수 있게 한다. DreamerV3의 안내를 받는 LLM은 특정 작업 컨텍스트 내에서 자신의 행동과 그 결과에 대한 모델을 효과적으로 학습하게 된다. 그런 다음 이 자기 모델을 사용하여 미래 행동을 "상상"하고 최적화하여, 직접적인 외부 피드백이나 정적 데이터셋에만 의존하는 방법보다 더 심오하고 자율적인 자기 개선 능력을 이끌어낼 수 있다. DreamerV3의 강점은 압축적이고 예측적인 잠재 상태(z_t, h_t)를 학습하는 데 있다. 이를 LLM에 적용하려면 텍스트의 의미론적 내용뿐만 아니라(LLM은 이미 임베딩을 통해 이를 수행함) LLM 행동, 추론 및 상호작용의 역학을 포착하는 잠재 공간을 발견해야 한다. LLM은 이미 텍스트의 풍부한 의미론적 임베딩을 생성하는 데 탁월하다. 그러나 DreamerV3의 RSSM은 잠재 공간 내에서 동적 모델을 학습한다. 즉, 시간이 지남에 따라 상태가 어떻게 전환되고 보상이 누적되는지를 예측한다. LLM의 경우, 이 잠재 공간은 "LLM이 특정 텍스트를 생성하는 방식"과 "특정 생성 선택이나 추론 패턴의 하류 결과(예: 사용자 반응, 작업 진행)는 무엇인가"에 대한 정보를 인코딩해야 한다. 여기에는 구축 중인 주장의 일관성, 대화에서 감정의 궤적, 특정 시점에서 특정 정보를 공개하는 전략적 가치 또는 선택한 추론 경로가 올바른 해결책으로 이어질 가능성과 같은 추상적 속성을 포착하는 것이 포함될 수 있다. 잠재 공간에서 "생각"하는 LLM 이나 잠재 표현에서 텍스트를 재구성하는 LLM 에 대한 새로운 연구는 이러한 행동적 잠재 공간 학습이 그럴듯하지만 도전적인 방향임을 시사한다. 텍스트에 대한 예측적 잠재 모델 학습의 어려움 은 제약 없는 고차원 잠재 공간 학습의 본질적인 어려움을 강조한다. 이러한 행동적 월드 모델을 성공적으로 학습하면 DreamerV3가 복잡한 다중 회전 LLM 행동을 매우 추상적이고 효율적인 방식으로 예측하고 최적화할 수 있게 된다. 이는 표면 수준의 텍스트 속성을 직접 최적화하는 것을 넘어 생성 프로세스와 그 상호작용 결과를 모델링하는 것으로, 피상적인 텍스트 속성의 직접적인 최적화를 넘어선다.
DreamerV3와 LLM을 결합하여 자기 개선 시스템을 구축하는 데에는 몇 가지 잠재적인 아키텍처 경로가 존재한다. 각 경로는 LLM과 DreamerV3 구성 요소 간의 상호 작용 방식과 역할 분담에 따라 특징지어진다. * 경로 1: 외부 LLM 액터를 안내하는 DreamerV3 * LLM의 주 액터 역할: 이 시나리오에서 LLM은 텍스트를 생성하고, 의사 결정(예: 사용할 도구 선택)을 내리거나, 프롬프트를 구성하는 핵심 정책 네트워크("액터")로 기능한다. 최적화 대상 매개변수는 LLM의 내부 가중치(미세 조정을 통해) 또는 프롬프팅 전략의 매개변수가 될 수 있다. * DreamerV3의 조정 역할 (월드 모델 + 크리틱 + 메타 정책 학습): * 월드 모델: LLM이 정의된 작업 환경과 상호 작용하는 역학을 학습한다. 예를 들어, LLM 대화 차례에 대한 사용자 응답을 예측하거나, LLM이 생성한 코드 조각의 성공 여부를 예측하거나, 도구 호출 결과를 예측할 수 있다. 월드 모델은 LLM의 입력(프롬프트, 컨텍스트) 및 출력(생성된 텍스트, 행동) 표현에 대해 작동한다. * 크리틱: 상상된 궤적에서 마주치는 상태의 "가치"(예상 미래 보상)를 평가한다. 이러한 상태는 (LLM 입력, LLM 출력/행동, 환경 피드백/관찰, 보상)의 시퀀스를 나타낸다. * 액터 (DreamerV3의 내부 정책): 메타 정책을 학습한다. 텍스트를 직접 생성하는 대신, 이 메타 정책은 LLM의 생성 프로세스를 안내하거나(예: 샘플링 매개변수 조정, LLM이 추구할 상위 수준 하위 목표 선택) 상상된 결과에 따라 LLM을 업데이트하는 방법(예: 미세 조정 데이터 또는 프롬프트 생성)을 결정할 수 있다. * 반복적 학습 루프: * LLM(주 액터 역할)이 "환경" 내에서 출력을 생성하거나 행동을 취한다. * DreamerV3의 월드 모델은 (LLM 입력, LLM 출력/행동, 환경 피드백, 보상) 튜플을 관찰하고 이러한 상호 작용 역학 모델을 업데이트한다. * DreamerV3는 학습된 잠재 공간 내에서 (LLM 행동 → 예측된 환경 피드백 → 예측된 보상) 시퀀스를 "상상"한다. * 크리틱은 이러한 상상된 시퀀스를 평가한다. * DreamerV3 액터(메타 정책)는 상상 속에서 높은 보상을 가져오는 LLM 행동/전략을 선호하도록 업데이트된다. 이 업데이트는 LLM의 행동 변화(예: 미세 조정, 프롬프트 적응)로 이어진다. * 자료 통합: 및 (PACE, LLM을 액터/크리틱으로 사용)과 (ACE 프레임워크)은 액터 및 크리틱 역할에서의 LLM을 탐구한다. 예를 들어 ACE는 LLM을 사용하여 차선의 행동을 개선하고(정책 액터 역할) 보상 형성을 수행한다(가치 크리틱 역할). 이는 DreamerV3와 유사한 학습 및 상상 루프에 의해 안내되고 개선되는 주요 액터로서의 LLM 개념과 일치한다. * 경로 2: Dreamer 유사 프레임워크 내 통합된 LLM 구성 요소 * 핵심 아키텍처 요소로서의 LLM: LLM을 외부 액터로 취급하는 대신, DreamerV3 아키텍처 자체 내에서 핵심 구성 요소를 LLM으로 대체하거나 증강할 수 있다. * 월드 모델로서의 LLM: LLM은 미래의 텍스트 상태, 보상 등을 자연어나 구조화된 텍스트로 직접 예측하는 월드 모델 역할을 하도록 훈련될 수 있다 [ (ATD)]. 여기서 과제는 이러한 예측을 Dreamer 프레임워크 내에서 효율적인 계획 및 기울기 기반 학습에 사용할 수 있도록 만드는 것이다. * 크리틱으로서의 LLM: LLM은 텍스트 비평이나 수치 점수를 제공하여 상상된 궤적을 평가하는 크리틱 역할을 할 수 있다. 이는 LLM의 미묘한 이해력을 활용하지만 질적 피드백을 학습 가능한 신호로 변환해야 한다. * 액터로서의 LLM (상상 속에서): LLM은 월드 모델의 예측과 크리틱의 평가에 따라 상상된 잠재 공간 내에서 직접 행동(텍스트, 코드, 도구 명령어)을 생성할 수 있다. * 자료 통합: 과 은 월드 모델로서의 LLM이라는 일반적인 개념을 논의한다. (Adaptive Text Dreamer - ATD)는 특히 LLM을 사용하여 미래 장면의 "상상적 예측"을 언어 형태로 수행하며, 이는 월드 모델의 예측 메커니즘의 일부로 기능하는 LLM과 직접적으로 일치한다. 은 LLM이 크리틱 역할을 하거나 보상 신호를 제공하는 시나리오를 설명한다. * 핵심 요소: LLM 자기 개선을 위한 보상 함수 설계 * DreamerV3-LLM 하이브리드를 포함한 모든 RL 시스템의 효능은 보상 함수의 설계에 크게 좌우된다. 이 함수는 LLM에 대해 원하는 "개선" 측면을 요약해야 한다. * 잠재적 보상 출처 및 유형: * 작업별 성공 지표: 정의된 작업에 대한 성능을 나타내는 이진(예: 정답/오답) 또는 연속 점수(예: 번역에 대한 BLEU 점수, 코드 생성에 대한 pass@k). * 인간 선호도 피드백 (RLHF): 인간이 제공한 선호도 레이블(예: 두 LLM 응답 중 하나 선택)을 사용하여 보상 모델을 훈련하고, 그 출력을 보상 신호로 사용. DreamerV3 월드 모델은 이러한 선호도 점수를 직접 예측하도록 학습할 수 있다. * AI 생성 피드백 및 자기 비판: LLM은 자신의 출력이나 다른 모델의 출력을 비판하도록 프롬프트될 수 있다. 이러한 비판은 정량화할 수 있다면 보상 신호로 변환될 수 있다. * 정렬 지표: 일관성, 사실 정확성, 유용성, 무해성, 편향 감소와 같은 바람직한 LLM 품질을 촉진하도록 설계된 보상. * 효율성 및 참신성 지표: 간결하면서도 완전한 답변 생성, 새롭고 유용한 솔루션 발견, 또는 효율적인 도구 사용에 대한 보상. * 내재적 동기 부여: 탐색, 호기심 또는 월드 모델 예측의 불확실성 감소를 장려하는 보상. 이는 희소 보상 설정에서 특히 유용할 수 있다. (DLLM)는 LLM이 암시한 하위 목표를 사용하여 내재적 보상을 제공하여 탐색을 안내한다. * 보상 공학의 과제: * 보상 해킹: LLM이 의도한 작업에서 진정한 개선을 달성하지 않고 보상 신호를 극대화하는 방법을 찾을 수 있다. * 복잡한 목표 정의: 다면적인 개선 목표(예: "더 나은 추론" 또는 "더 창의적인 글쓰기")를 스칼라 보상 신호로 변환하는 것은 사소하지 않다. * 희소 보상: 많은 바람직한 LLM 결과(예: 복잡한 다단계 문제 해결)는 맨 마지막에만 보상 신호를 제공하므로 신용 할당이 어렵다. * 자료 통합: 은 잠재적으로 확률적인 대상에 대한 symexp twohot loss를 포함하여 DreamerV3의 특정 보상 처리 메커니즘을 자세히 설명한다. 는 SSL(Semi-Supervised Learning)을 사용하여 희소 보상을 형성하는 방법을 탐구한다. (DLLM)는 LLM이 암시한 하위 목표를 사용한다. 은 자체 판단 LLM이 보상 신호를 제공하는 것을 탐구한다. DreamerV3-LLM 하이브리드에서 LLM은 "환경"(그 생성 과정이 모델링됨)의 일부이자 "에이전트"(액터, 크리틱 또는 월드 모델의 일부 역할)의 구성 요소로 동시에 개념화될 수 있다. 경로 1(DreamerV3가 LLM 안내)에서는 LLM이 주요 액터이며 그 상호작용이 DreamerV3가 학습하는 환경 역학을 정의한다. 경로 2(Dreamer 내 LLM 구성 요소)에서는 LLM이 DreamerV3 에이전트 자체의 일부(예: 상상된 텍스트 궤적을 평가하는 LLM 크리틱)를 구현하는 데 사용된다. 이러한 이중성은 LLM이 학습의 대상(그 행동이 모델링되고 개선됨)이자 학습 메커니즘의 능동적인 참여자임을 의미한다. 예를 들어, LLM 액터의 출력은 DreamerV3 월드 모델에 입력된다. 이 월드 모델의 상상된 궤적은 그런 다음 LLM 크리틱에 의해 평가될 수 있으며, 결과적인 학습 신호는 LLM 액터를 업데이트하는 데 사용된다. 이는 복잡한 피드백 루프와 공동 적응 역학을 생성한다. 시스템은 외부 세계에 대해서만 학습하는 것이 아니라 자신의 언어/추론 능력과 이를 개선하는 방법에 대해서도 학습한다. 이러한 성찰성은 심층적인 자기 개선의 핵심이다. DreamerV3-LLM 하이브리드에 대한 보상 설계는 단순한 작업 완료를 넘어선다. 이는 "LLM 개선"(예: 더 나은 추론, 환각 감소, 창의성 향상)이라는 상위 수준 개념을 RL 프로세스가 최적화할 수 있는 정량화 가능한 신호로 변환하는 것을 포함한다. DreamerV3는 상상된 궤적에서 예측된 누적 보상을 극대화하여 학습한다. LLM 자기 개선을 위해서는 보상이 원하는 LLM 행동을 반영해야 한다. 단순한 보상(예: 이진 작업 성공)은 복잡한 행동 변화를 안내하기에는 너무 희소하거나 불충분할 수 있다. RLHF와 같은 기술은 더 풍부한 신호인 인간 선호도를 사용한다. 자기 비판은 내부 보상 신호를 생성할 수 있다. 과제는 "일관성", "창의성", "편향 감소" 또는 "추론 품질 향상"과 같은 미묘한 측면을 포착하는 보상 함수를 설계하는 것이다. 여기에는 LLM 자체가 이러한 품질을 평가하는 것이 포함될 수 있다. 그런 다음 DreamerV3 내의 월드 모델은 이러한 미묘하고 잠재적으로 LLM이 생성한 보상 신호를 예측하도록 학습한다. 자기 개선의 정교함은 보상 신호의 정교함과 직접적으로 연관될 것이다. 이는 시스템이 아마도 상위 수준의 인간 지시에 따라 자기 개선을 위한 자체 보상 함수를 정의하거나 개선하는 방법을 학습하는 메타 학습 문제로 이어질 수 있다. (자기 보상 자기 개선 LLM)은 자체 보상 신호를 제공하는 LLM에 대해 논의한다. 표 1: DreamerV3 개념과 LLM 자기 개선 매핑 | DreamerV3 구성 요소/원리 | LLM 자기 개선을 위한 잠재적 유사체/응용 | |---|---| | 월드 모델 (RSSM) | LLM의 텍스트/상호작용 역학 모델 | | 잠재 상태 (z_t, h_t) | 대화/프롬프트/추론 상태의 임베딩 | | 행동 (a_t) | LLM 생성 토큰/도구 호출/추론 단계 | | 관찰 (x_t) | 현재 프롬프트/작업 설명/사용자 입력 | | 보상 (r_t) | 인간 피드백 점수/작업 성공 지표/자기 비판 점수 | | 상상 지평선 | 시뮬레이션된 대화 차례/추론 단계 | | 액터 | 텍스트 생성 또는 도구 선택을 위한 LLM 정책 | | 크리틱 | 생성된 콘텐츠의 LLM 기반 평가자 | | 표현 학습 목표 | LLM 행동을 예측하는 임베딩 학습 | | 역학 학습 목표 | 다음 LLM 상태/출력 품질 예측 학습 | 이 표는 DreamerV3의 추상적인 구성 요소와 프로세스가 LLM 자기 개선의 맥락에서 어떻게 구체적으로 인스턴스화될 수 있는지 명확히 하여 제안된 하이브리드 시스템을 더 이해하기 쉽게 만드는 것을 목표로 한다. 사용자 질의는 DreamerV3를 LLM에 적용하여 자기 개선 모델로 진화시키는 것에 관한 것이며, DreamerV3는 특정 구성 요소(월드 모델, RSSM, 액터, 크리틱)와 프로세스(표현 학습, 상상)를 가지고 있다. LLM 자기 개선은 LLM 행동(생성, 추론, 도구 사용)을 향상시키는 것을 포함한다. 이들을 연결하기 위해서는 DreamerV3의 메커니즘이 LLM 특정 요소에 어떻게 적용되거나 실현될 수 있는지 보여주는 명확한 매핑이 필요하다. 이 표는 하이브리드 아키텍처에 대한 개념적 청사진 역할을 하는 명시적인 매핑을 제공한다. 5. 기존 LLM 자기 개선 기술과의 시너지 효과 DreamerV3의 원리를 LLM에 통합하는 것은 기존의 LLM 자기 개선 기술을 대체하는 것이 아니라 오히려 이를 강화하고 보완할 수 있는 잠재력을 가진다. DreamerV3의 월드 모델과 상상 기반 학습은 RLHF, 자기 비판, 도구 사용과 같은 현재의 접근 방식에 새로운 차원의 효율성과 깊이를 더할 수 있다. * 월드 모델을 통한 RLHF 강화: * RLHF는 인간의 선호도 데이터를 사용하여 LLM을 정렬하는 데 효과적이지만, 데이터 수집 비용이 많이 들고 샘플 효율성이 낮을 수 있다. DreamerV3의 월드 모델은 RLHF에 사용되는 인간 선호도 데이터로부터 학습하여 어떤 종류의 LLM 응답을 인간이 선호하는지에 대한 예측 모델을 구축할 수 있다. * 선호도 쌍에 대해 별도의 보상 모델을 훈련하는 대신, 월드 모델이 이러한 선호도를 동적 예측에 내재화할 수 있다. 즉, 특정 LLM 행동이 높은 선호도 점수를 받을 가능성을 예측하도록 학습하는 것이다. * 그런 다음 상상된 궤적은 예측된 인간 선호도를 위해 최적화될 수 있으며, 잠재적으로 더 많은 샘플 효율적인 RLHF로 이어지거나 인간이 명시적으로 시연하지는 않았지만 선호하는 새로운 전략을 발견할 수 있다. PIT 프레임워크 는 RLHF를 재구성하여 품질 격차를 극대화하는데, 이는 DreamerV3에 대한 정교한 보상이 될 수 있다. * 상상을 통한 자기 비판 및 도구 사용 정보 제공: * 자기 비판: LLM은 DreamerV3의 상상된 시나리오에 따라 출력을 확정하기 전에 자신의 추론이나 생성의 결함을 예상하는 법을 배울 수 있다. 월드 모델은 특정 추론 경로가 낮은 보상(자체적으로 불량으로 비판됨) 결과로 이어질 가능성이 있는지 예측할 수 있다. * 도구 사용: DreamerV3는 다양한 도구 호출 시퀀스를 상상하여 최적의 도구 사용 정책을 학습할 수 있다. 이는 반응적인 도구 사용보다 선제적이다. 월드 모델은 주어진 상태에서 도구를 사용한 결과를 예측한다. ReTool 은 도구 사용에 RL을 사용하며, DreamerV3는 모델 기반 상상으로 이를 향상시킬 수 있다. ATLASS 는 동적으로 도구를 생성하며, DreamerV3는 도구 생성을 언제 트리거할지에 대한 정책을 학습할 수 있다. * (SCoRe)는 자기 교정을 위해 RL을 사용한다. (ReTool)은 도구 통합을 위해 RL을 사용한다. (ATLASS)은 동적으로 도구를 생성한다. DreamerV3의 상상력은 이러한 프로세스를 최적화하기 위한 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있다. * 시뮬레이션된 경험으로부터의 학습 (정신 시뮬레이션): * DreamerV3의 핵심 "상상"은 시뮬레이션된 경험으로부터 학습하는 한 형태이다. 이는 합성 대화, 추론 궤적 또는 코드를 생성하여 학습하는 LLM 자기 개선 방법과 직접적으로 유사하다. * MENSA 는 LLM 에이전트가 행동 전제 조건을 예상하고 충족시키기 위해 "정신 시뮬레이션"을 활용하며, 이는 DreamerV3의 예측 능력과 잘 부합한다. * STRATEGIST 는 MCTS를 통해 자가 플레이 시뮬레이션으로 개선된 상위 수준 전략을 생성하기 위해 LLM을 사용한다. DreamerV3의 월드 모델은 이러한 자가 플레이를 위한 시뮬레이터 역할을 할 수 있다. 이러한 시너지 효과를 통해 DreamerV3는 고급 LLM 자기 개선 루프를 위한 "경험 엔진" 역할을 할 수 있다. 자기 교정을 위한 SCoRe, 도구 사용을 위한 ReTool, 정신 시뮬레이션을 위한 MENSA, 게임 플레이를 위한 STRATEGIST와 같은 많은 고급 LLM 자기 개선 기술은 다양한 경험이나 궤적을 생성하고 학습하는 데 의존한다. DreamerV3의 월드 모델은 근본적으로 이러한 상상된 경험을 생성하기 위한 엔진이다. RLHF는 인간이 제공한 선호도 쌍으로부터 학습한다. 자기 비판은 응답 생성, 비판, 그리고 개선이라는 짧은 "궤적"을 포함한다. 도구 사용은 (생각 → 도구 선택 → 도구 입력 → 도구 출력 → 생각)의 시퀀스를 포함한다. DreamerV3는 상상된 (상태, 행동, 보상) 궤적의 긴 시퀀스를 생성하기 위해 월드 모델을 학습한다. 만약 "상태"가 LLM 컨텍스트를 포함하고 "행동"이 LLM 결정이라면, DreamerV3는 방대하고 다양한 시뮬레이션된 LLM 상호작용 데이터를 생성할 수 있다. 이 시뮬레이션된 데이터는 다양한 자기 개선 목표(예: 더 나은 자기 교정 전략, 더 효율적인 도구 사용, 인간 선호도를 더 잘 만족시키는 대화)에 대해 LLM 정책(액터)과 가치 함수(크리틱)를 훈련하는 데 사용될 수 있다. 결과적으로 DreamerV3는 다양한 LLM 자기 개선 루프를 위한 강력하고 일반화된 시뮬레이터 역할을 할 수 있으며, 실제 상호작용이나 제한적이고 명시적인 자기 성찰 단계에만 의존하는 것보다 훨씬 더 풍부하고 광범위한 "훈련장"을 제공할 수 있다. 이를 통해 상상 속에서 훨씬 더 넓은 범위의 LLM 행동 전략을 탐색할 수 있다.
DreamerV3와 LLM의 통합은 LLM 자기 개선을 위한 혁신적인 경로를 제시하지만, 동시에 해결해야 할 중요한 도전 과제들을 안고 있다. 이러한 과제들은 LLM의 고유한 특성과 모델 기반 RL의 복잡성에서 비롯된다. * LLM을 위한 상태, 행동 및 관찰 공간 정의: * 과제: LLM의 입력과 출력은 고차원적이며 종종 자연어와 같이 개방형이다. RSSM을 위한 의미 있고 간결한 상태(z_t, h_t) 및 관찰(x_t) 표현을 만드는 것은 간단하지 않다. 행동(예: 토큰 생성, 도구 선택) 또한 신중한 정의가 필요하다. * 연구 방향: 사전 훈련된 LLM 임베딩 사용, 텍스트에 대한 객체 중심 표현 탐색 , 또는 텍스트/대화 상태의 추상적 표현 학습. 이러한 표현을 DreamerV3의 이산적 잠재 상태와 어떻게 호환되게 만들 것인가? * 자료 통합: 은 픽셀 관찰의 고차원성 문제를 강조하며, 유사한 문제가 텍스트에도 적용된다. (DeLF)는 LLM을 사용하여 관찰/행동 공간을 설계한다. 및 (SOLD)은 시각적 작업에 객체 중심 표현을 사용하며, 이는 텍스트 내 "의미론적 객체"에 대한 유사한 접근 방식에 영감을 줄 수 있다. * 계산 확장성: * 과제: DreamerV3의 월드 모델 훈련은 이미 계산 집약적이다. 대규모 LLM의 역학을 모델링하는 것은 훨씬 더 그럴 수 있다. * 연구 방향: 효율적인 월드 모델 아키텍처, 병렬화 기술 , 또는 전체 내부 역학보다는 관련 LLM 행동 측면의 "더 간단한" 모델을 학습하는 방법. * 보상 설계 복잡성 및 희소성: * 과제: 미묘한 LLM 개선(예: 창의성, 일관성, 편향 감소)을 정확하게 반영하는 보상 신호를 만드는 것은 어렵다. 복잡한 작업에 대한 희소 보상은 알려진 문제이다. * 연구 방향: 계층적 RL, LLM에 맞춘 내재적 동기 부여 , LLM 생성 보상 , 보상 함수 학습. * 자료 통합: (MDPRM)는 비마르코프 보상에 대해 논의한다. 는 SSL을 사용한 희소 보상 형성에 대해 논의한다. (DLLM)는 LLM이 암시한 하위 목표를 사용한다. 은 자체 판단 LLM이 보상 신호를 제공하는 것을 탐구한다. * 상상 속에서의 기반 형성, 환각 및 모델 오류: * 과제: LLM은 환각을 일으킬 수 있다. 월드 모델이 이러한 환각적 역학을 학습하거나 LLM 액터가 상상된 궤적 내에서 환각을 일으키면 학습 과정이 손상될 수 있다. 긴 상상 롤아웃에서의 복합 오류는 알려진 MBRL 문제이다. * 연구 방향: LLM 상상력 기반 형성 기술 , 불확실성 인식 계획, 필요한 경우 더 짧은 상상 지평선 , 또는 모델 예측 오류 감지/수정 방법. * 자료 통합: 및 은 암시적 월드 모델로서의 LLM의 한계와 취약성에 대해 논의한다. 은 이상 감지를 위한 월드 모델 예측 오류 사용에 대해 논의한다. (Hallucinated Replay)은 모델이 자체 수정하도록 훈련한다. * 학습된 LLM 월드 모델의 해석 가능성: * 과제: DreamerV3의 월드 모델이 LLM의 행동과 "환경"에 대해 무엇을 학습했는지 이해하는 것은 디버깅과 신뢰에 중요하지만 어려울 것이다. * 연구 방향: LLM 월드 모델의 잠재 공간을 시각화하거나 조사하는 방법 개발. (역방향 월드 모델)은 다른 행동에 대해 세계가 어떠해야 했는지 예측하여 에이전트 행동을 설명하는 것을 목표로 한다. * "2차" 도전 과제 (메타 게이밍) 가능성: * 과제: LLM이 자체 개선 과정을 "게임화"하는 방법을 배울 수 있다. 예를 들어, 쉽게 달성할 수 있는 상상된 목표를 생성하거나 자기 비판 점수를 조작하여 진정한 개선으로 이어지지 않는 방식으로 조작할 수 있다. * 연구 방향: 견고한 보상 설계, 적대적 훈련 또는 메타 학습 루프에 인간 감독 통합. 언어 환경에 대한 "차원의 저주"는 DreamerV3가 고차원 시각적 입력을 처리하는 반면, 언어의 "차원성"(방대한 어휘, 조합적 구문, 의미론적 미묘함, 화용론적 맥락)은 간결하면서도 포괄적인 상태/행동/관찰 공간을 정의하는 데 독특한 도전을 제기한다는 관찰에서 비롯된다. DreamerV3는 압축된 잠재 표현을 학습하여 시각적 데이터에서 탁월한 성능을 보인다. 그러나 언어는 순차적이지만 일반적인 RL 행동 공간을 훨씬 초과하는 조합적 폭발 가능성을 가지고 있다. 단일 "행동"(토큰 생성)은 긴 역사에 크게 의존하며 장거리 결과를 초래한다. RSSM에 대한 충분한 언어적 맥락을 포착하면서도 압도적으로 복잡하지 않은 "상태"를 정의하는 것은 어렵다. 단순한 임베딩은 중요한 구문론적 또는 의미론적 정보를 잃을 수 있다. "관찰 공간"(예: 사용자 답장, API 응답) 또한 매우 다양하고 복잡할 수 있다. 이는 픽셀 수 측면뿐만 아니라 상태 및 행동 공간의 의미론적 및 조합적 복잡성 측면에서도 새로운 종류의 "차원의 저주"이다. 따라서 LLM-DreamerV3 하이브리드를 위한 새로운 표현 학습 기술이 무엇보다 중요할 것이다. 여기에는 계층적 표현, LLM 자체의 내부 임베딩 활용 또는 새로운 형태의 "언어적 RSSM" 개발이 포함될 수 있다. 차량에 대한 개별 수준 모델링을 시도하는 PIWM 은 복잡한 상호 작용에 대해 장면 수준보다 세분화된 표현이 필요함을 시사하며, 이는 대화 참여자 또는 텍스트 구성 요소 모델링에 적용될 수 있다. LLM-월드모델 학습의 공생적-적대적 루프는 LLM이 월드 모델 생성 과정의 일부(예: 보상을 제공하는 LLM 비평가 또는 텍스트 미래를 예측하는 LLM 월드 모델)이고 이 월드 모델이 LLM 액터를 훈련하는 데 사용될 때 복잡한 공동 적응 루프가 형성된다는 관찰에서 비롯된다. 이 루프는 빠른 개선 가능성을 가지고 있지만 편견이나 오류를 강화할 가능성도 있다. 상상된 궤적에 대한 보상 신호를 제공하기 위해 비평가로 사용되는 LLM을 고려해보자. DreamerV3 월드 모델은 이러한 LLM 생성 보상을 예측하도록 학습한다. 그런 다음 LLM 액터는 상상 속에서 이러한 예측된 LLM 생성 보상을 극대화하도록 훈련된다. 만약 LLM 비평가에 편견이 있다면 월드 모델은 이러한 편향된 보상을 예측하도록 학습할 것이다. 그러면 LLM 액터는 이러한 편견을 이용하도록 학습하여 잠재적으로 LLM 비평가를 속이는 데는 능숙하지만 진정으로 개선되지 않은 결과물을 생성할 수 있다. LLM이 액터와 비평가 모두 역할을 할 때 상관 오류의 문제점 이 논의된다. 따라서 피드백 루프가 견고하고 진정한 개선으로 이어지도록 신중한 설계가 필요하다. 여기에는 앙상블 비평가, 외부 검증 가능한 사실에 보상을 기반으로 하거나, 특정 LLM 비평가의 편견에 과적합되는 것을 방지하기 위해 상상된 시나리오에 다양성/무작위성을 도입하는 것이 포함될 수 있다. 좋은 행동을 검증하는 것이 생성하는 것보다 LLM에 더 쉽다면 "생성자-검증자 격차" 를 활용할 수 있다. 표 2: DreamerV3-LLM 통합을 위한 주요 도전 과제 및 연구 방향 | 도전 과제 영역 | 도전 과제 상세 설명 | 잠재적 연구 방향/완화 전략 | |---|---|---| | LLM을 위한 상태/행동/관찰 공간 정의 | LLM의 개방형, 고차원적 특성으로 인해 RSSM에 적합한 간결하고 의미 있는 표현을 만드는 것이 어려움. | 텍스트를 위한 계층적 잠재 표현 개발 , LLM 자체 임베딩 활용, 추상적 텍스트/대화 상태 학습. | | 계산 확장성 | 대규모 LLM의 역학을 모델링하는 것은 DreamerV3 월드 모델 훈련의 기존 계산 집약도를 더욱 심화시킬 수 있음. | 효율적인 월드 모델 아키텍처, 병렬화 기술 , LLM의 전체 내부 역학 대신 관련 행동 측면만 모델링하는 기법. | | 보상 함수 설계 및 희소성 | 창의성, 일관성, 편향 감소 등 미묘한 LLM 개선 사항을 정확히 반영하는 보상 신호 설계의 어려움. 복잡한 장기 작업에서의 희소 보상 문제. | LLM 맞춤형 내재적 동기 부여 , LLM 생성 보상 활용 , 보상 함수 학습, 계층적 RL. | | 상상 속에서의 기반 형성 및 환각 | LLM의 환각이 월드 모델이나 상상된 궤적을 오염시켜 학습 과정을 저해할 가능성. 긴 상상 롤아웃에서의 오류 누적. | LLM 상상력 기반 형성 기술 , 불확실성 인지 계획, 예측 오류 감지/수정 방법 , Hallucinated Replay. | | 학습된 LLM 월드 모델의 해석 가능성 | 월드 모델이 LLM 행동 및 환경에 대해 무엇을 학습했는지 이해하는 것은 디버깅과 신뢰 구축에 중요하지만 어려움. | LLM 월드 모델의 잠재 공간 시각화/탐색 방법 개발, 역방향 월드 모델 활용. | | 메타 게이밍/2차 효과 | LLM이 자체 개선 과정을 "게임화"하여 진정한 개선 없이 보상만 극대화하려는 행동을 학습할 가능성. | 견고한 보상 설계, 적대적 훈련, 메타 학습 루프에 인간 감독 통합. |
DreamerV3의 월드 모델 학습 및 상상 기반 훈련 원리를 LLM과 통합하는 것은 LLM의 자율적이고 견고한 자기 개선을 향한 설득력 있지만 도전적인 경로를 제시한다. 이러한 통합의 진정한 힘은 시너지 효과에 있다. DreamerV3는 시뮬레이션된 경험으로부터 학습하기 위한 원칙적인 RL 프레임워크를 제공하고, LLM은 이 프레임워크 내에서 활용될 수 있는 강력한 생성, 추론 및 자체 평가 기능을 제공한다. 식별된 과제를 해결하기 위해서는 모델 기반 RL 전문가와 LLM 연구자 간의 학제간 협력이 필수적이다. 궁극적인 비전은 내부화된 성공 모델에 의해 구동되어 복잡하고 개방형인 텍스트 및 상호작용 영역에서 지속적으로 학습하고, 적응하며, 자신의 능력을 개선할 수 있는 LLM을 구현하는 것이다. 성공적인 DreamerV3-LLM 하이브리드는 LLM을 위한 보다 포괄적인 "인지 아키텍처"를 향한 중요한 단계를 나타낼 것이다. 이 아키텍처에서는 인식(텍스트/컨텍스트 인코딩), 월드 모델링(상호작용 역학 예측), 상상/계획, 행동/생성과 같은 개별 모듈이 조화롭게 작동한다. 현재 LLM은 대체로 단일체이지만 프롬프팅 전략과 외부 도구가 의사 모듈을 생성한다. DreamerV3는 인코더, RSSM(역학/표현), 액터, 크리틱과 같은 뚜렷한 아키텍처 구성 요소를 가지고 있다. LLM에 DreamerV3를 적용하려면 LLM의 "인지 기능"에 대한 유사한 구성 요소 또는 인터페이스를 정의해야 한다. 예를 들어, LLM의 핵심 텍스트 생성은 "액터"이다. 시스템의 일부(아마도 다른 LLM 또는 특수 네트워크)는 생성된 텍스트를 평가하는 "크리틱"이 될 것이다. DreamerV3 월드 모델은 성공적인 텍스트 생성 또는 작업 상호작용의 "규칙"을 학습할 것이다. 이는 단순히 LLM을 미세 조정하는 것을 넘어, 집합적으로 자기 개선을 가능하게 하는 상호 연결된 구성 요소 시스템을 설계하는 방향으로 나아간다. 이는 보다 모듈화되고 해석 가능하며 견고한 LLM 시스템으로 이어질 수 있다. 향후 연구는 단일 LLM 확장에만 초점을 맞추는 것이 아니라 지속적인 학습과 적응을 위한 이러한 상호 연결된 인지 구성 요소의 설계 및 최적화에 초점을 맞출 수 있다. 계획, 메모리 및 도구 사용을 갖춘 LLM 에이전트에 대한 논의 는 이러한 방향을 가리킨다