RLVR이란? 정의, RLHF와의 차이점, 활용 사례

기업이 AI를 도입할 때 가장 크게 우려하는 부분은 AI의 부정확성입니다. 기업은 정확하고, 반복 가능하며, 기존 비즈니스 규칙에 따라 검토 가능한 결과를 원합니다.

RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)은 검증 가능한 보상 기반 강화 학습으로 AI를 통해 정확하고, 반복 가능하며, 기존 비즈니스 규칙에 따라 검토 가능한 결과를 얻을 수 있도록 합니다. RLVR은 모델의 성능을 향상하고, 안정성을 높이며, 할루시네이션을 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 글에서는 RLVR이 무엇인지 정의하고, 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF) 과 어떤 차이가 있는지, 그리고 각각이 어떤 상황에서 가장 효과적인지 살펴봅니다.

RLVR이란 무엇인가?

RLVR은 모델의 출력이 프로그램으로 검증을 통과했을 때만 보상을 주는 방식으로 AI를 학습시키는 방법입니다(Wen et al., 2025). 이는 AI를 통해 정확하고, 반복할 수 있으며, 기존 비즈니스 규칙에 따라 검토 가능한 결과를 얻을 수 있도록 합니다.

RLVR은 기존 RLHF처럼 인간에게 “어떤 답이 더 좋은가?”를 묻는 대신, 모델이 여러 개의 후보 답을 생성하고 각 답을 검증기에 통과시켜 그 검증을 통과한 행동을 강화하도록 업데이트합니다. 이러한 검증 기반 보상 시스템은 올바른 추론을 유도하도록 하며, 단순히 최종 답변뿐 아니라 추론 과정(chain of thought)까지 평가할 수 있습니다.

RLVR 검증 방법

• 수학 및 논리 검증: 지정된 형식의 정확한 숫자 답을 확인하고 정확히 일치할 때만 보상합니다.
• 코드 단위 테스트(Unit Test): 코드를 컴파일하고 실행하여 기능이 정상 동작하는지 확인하며, 여러 샘플에 대한 pass@k를 측정합니다(Chen et al., 2021).
• JSON 스키마 및 필드 검증: 기계가 읽을 수 있는 구조와 필드 간 제약 조건을 강제합니다.
• 링크 및 인용 검증: 인용된 출처가 실제로 존재하는지 확인하고, 검색 기반 검토를 통해 주장과 일치하는지 평가합니다(Asai et al., 2023).

이러한 검증기가 구축되면 RLVR은 낮은 분산(low variance)의 피드백을 제공하며, 테스트·스키마·로그 등의 감사 가능한 기록을 생성합니다. 이는 규정 준수 검토나 KPI 보고에도 직접 활용됩니다(NIST, 2023).

RLHF와 RLVR의 차이점

RLHF는 인간의 선호도를 기준으로 최적화합니다. 예를 들어 말투와 톤, 유용성, 정책 정렬, 표현의 적절성과 같은 요소들이 그 기준이 될 수 있습니다. 반면 RLVR은 자동 검증을 통과한 결과에만 보상을 주기 때문에 객관적 정확성과 형식 준수를 기준으로 최적화합니다.

최근 기업 환경에서는 에이전트 기반 워크플로우와 대규모 모델에 대한 활용이 늘어나면서 측정할 수 있고 반복 가능한 신호가 더욱 중요해지고 있습니다. 이렇게 검증할 수 있는 테스트가 있는 작업에는 RLVR이 적합합니다. 실제 연구에서도 DeepSeek-R1과 같은 규칙 기반 정확도 보상으로 학습된 대형 모델이 수학과 코딩 등 검증할 수 있는 작업에서 큰 성능 향상을 보였다는 결과가 보고되었습니다(DeepSeek-AI, 2025).

RLHF와 RLVR을 함께 사용할 수 있을까?

대부분의 경우 RLHF와 RLVR의 두 방법을 결합한 하이브리드 접근이 가장 효과적입니다. RLVR은 사실 정확성과 구조적 요구사항 보장하는 반면 RLHF는 표현 방식과 공감, 정책 정렬 개선하기 때문입니다.

RLVR에서는 다음과 같은 검증 데이터가 필요합니다.

• 단위 테스트와 기대 결과
• 수학/논리 문제의 정답
• 스키마 검증 샘플
• SQL 기대 결과
• 자동 실행 테스트 환경

RLHF에서는 다음이 필요합니다.

• 선호도 데이터셋
• 평가 기준(rater rubric)

이 두 방식을 함께 사용하면 정확하고 일관되며 정책과 사용자 기대에 모두 부합하는 결과를 만들 수 있습니다.

비즈니스에서의 RLVR

고객 지원 이메일 작성이나 정책 요약, 사내 공지 작성 등 많은 비즈니스 작업은 완전히 객관적이지 않습니다. 이러한 작업에는 하나의 정답이 존재하지 않는 경우가 많으면서도 반드시 지켜야 할 규칙도 존재합니다.

RLVR은 이러한 규칙을 검증할 수 있는 기준으로 바꾸어 적용합니다. 예를 들어 고객 지원 답변에서는 표준 면책 문구 포함, 민감한 표현 사용 금지, 단어 수 제한 준수. 도움말 문서 링크 포함 등의 조건을 요구할 수 있습니다. 각 규칙을 자동 검증으로 만들고 모델이 이를 모두 만족할 때만 보상을 주게 됩니다.

최근 RLVR 프레임워크에서는 이러한 이진 검증(binary check)뿐 아니라 모델 기반 점수 평가도 함께 활용합니다. 이를 통해 명확성이나 정보 범위 같은 정성적 품질 요소도 평가할 수 있습니다(Su et al., 2025).

RLVR이 데이터 작업을 바꾸는 방식

RLVR 환경에서는 데이터 작업의 중심이 선호도 라벨링에서 정답 정의 엔지니어링으로 이동합니다. 이에 따라 기업은 다음과 같은 검증 자산을 구축하는 데 집중하게 됩니다.

• 정답 데이터(gold answers)
• 단위 테스트
• 스키마
• SQL 검증
• 테스트 실행 환경(harness)

이 시스템은 대규모로 테스트를 실행하고 모델 행동을 기록합니다. 이때 전문가들은 엣지 케이스 검토나 검증 규칙 개선, 새로운 실패 유형을 규칙으로 변환하는 등 중요한 역할을 합니다. 이후 RLHF나 지도 파인튜닝(SFT)을 추가해 톤, 명확성, 안전성을 다듬습니다.

RLVR 활용 사례

기업들은 이미 RLVR을 다양한 업무에 적용하고 있습니다.

• 코드 생성: RLVR 기반 코딩 모델은 실행 가능하고 테스트를 통과하는 코드를 생성하여 첫 시도 성공률을 높이고 디버깅 시간을 줄입니다 (Le et al., 2022).
• Text-to-SQL: 기업 분석 시스템에서 자연어 질문을 SQL로 변환해 한 번에 정확한 결과를 반환하는 쿼리 생성에 활용됩니다 (Li et al., 2024).
• 근거 기반 Q&A: 컴플라이언스 업무에서 출처 인용이 포함된 답변을 제공하여 추적 가능성과 정확성을 보장합니다 (Asai et al., 2023).
• 구조화 데이터 추출: 스키마에 맞는 JSON, 폼, API 요청 데이터를 생성하여 자동화 파이프라인에 바로 통합할 수 있습니다.

Appen과 함께하는 AI 구축

AI 모델이 실제 환경에서 사용되려면 감사와 운영 환경에서도 설명할 수 있는 데이터와 평가 체계가 필요합니다. 저희 Appen은 고품질 멀티모달 데이터셋, 선호도 및 안전성 평가와 검증 기반 평가 시스템을 제공합니다. 이를 통해 RLVR과 RLHF가 실제 비즈니스 성과에 직접 기여하도록 지원합니다. Appen의 AI 데이터 전문가와 협력하여 평가 시스템을 설계하고, 적절한 데이터를 구축하며, RLVR과 RLHF를 함께 운영 환경에 적용해 보세요.

레퍼런스

Asai, A., Wu, Z., Wang, Y., Sil, A., & Hajishirzi, H. (2023). Self-RAG: Learning to retrieve, generate, and critique through self-reflection. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.11511

Chen, M., Tworek, J., Jun, H., Yuan, Q., de Oliveira Pinto, H. P., Kaplan, J., Tilevich, E., Qian, S., Fedus, W., Zoph, B., Chen, Z., Luan, D., Lopes, R. G., … Sutskever, I. (2021). Evaluating large language models trained on code. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.03374

DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., Zhu, Q., Ma, S., Wang, P., Bi, X., … Liu, T.-Y. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12948

Le, H., Wang, Y., Gotmare, A. D., Savarese, S., & Hoi, S. C. H. (2022). CodeRL: Mastering code generation through pretrained models and deep reinforcement learning. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.01780

Li, J., Hui, B., Qu, G., Yang, J., Li, B., Li, B., Wang, B., Qin, B., Geng, R., Huo, N., Zhou, X., Ma, C., Li, G., Chang, K. C.-C., Huang, F., Cheng, R., & Li, Y. (2024). Can LLM already serve as a database interface? A big bench for large-scale database grounded text-to-SQLs. Advances in Neural Information Processing Systems, 36, 42330–42357. https://bird-bench.github.io/

National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.

McKinsey & Company. (2025, November 5). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

Su, Y., Yu, D., Song, L., Li, J., Mi, H., Tu, Z., Zhang, M., & Yu, D. (2025). Crossing the reward bridge: Expanding RL with verifiable rewards across diverse domains. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.23829

Wen, X., Liu, Z., Zheng, S., Xu, Z., Ye, S., Wu, Z., Liang, X., Wang, Y., Li, J., Miao, Z., Bian, J., & Yang, M. (2025). Reinforcement learning with verifiable rewards implicitly incentivizes correct reasoning in base LLMs. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.14245