왜 dLLM은 RL에서 무너지기 쉬운가

·2026.04.16 09:00

핵심 내용

dLLM이 RL을 적용받을 때 왜 붕괴하기 쉬운지 짚는다.

dLLM을 RL로 최적화하면 모델이 안정적으로 개선되기보다 출력 분포가 한쪽으로 쏠리며 collapse가 나타나기 쉽다는 문제의식을 다룬다.

핵심은 dLLM 계열 모델이 RL 환경에서 어떤 구조적 한계를 드러내는지 설명하는 데 있으며, 제목상 초점은 "왜 무너지는가"라는 원인 분석에 맞춰져 있다.

이 한국어 요약은 AI가 자동으로 만들었습니다. 원문의 주장과 맥락은 원문에서 확인해 주세요. 저작권은 원저작자에게 있습니다.

AI 처리 방식을 확인하거나, 요약 오류와 출처 표기 문제, 삭제 요청을 문의 · 건의로 알려주세요.