RL 환경, 데이터 고갈 해결하며 포스트 트레이닝 경제 구조 혁신

RL 환경은 유한한 인터넷 데이터나 고비용 인간 피드백에 의존하지 않고, 온디맨드로 새로운 학습 신호를 생성하여 데이터 고갈 문제를 해결함
포스트 트레이닝 비용 구조가 과제당 100달러를 전문가에게 지불하는 방식에서, 과제와 검증자 구축에 100달러를 지불하는 방식으로 전환되어 모델이 수백만 번의 자동화 시도를 통해 학습 가능
비행기 예약, 세금 신고 등 자동 회귀 토큰 예측만으로는 학습이 불가능한 과제 지향적 스킬을 가르치기 위해 RL 환경이 필수적
고해상도 환경 구축은 현실적인 Slack 복제본이 목업 대비 30만 달러까지 비용이 들 정도로 고비용·고난도이며, 리워드 해킹과 검증자 오류를 방지하기 위한 세심한 과제 설계가 요구됨

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