이해하기 Reasoning LLMs
- 이 기사는 LLM에 추론 능력을 부여하는 네 가지 주요 접근 방식을 설명함.
- 2024년, LLM 분야는 점점 더 전문화됨.
- 구체적 사례로 DeepSeek R1, OpenAI's o1 & o3 모델을 상세히 설명함.
- "Reasoning model"의 의미를 설명하고 장단점을 논의함.
- LLM의 추론 능력을 개선하는 몇 가지 주요 기법 소개.
- DeepSeek R1 모델 개발과정 소개 및 세 가지 모델 형태로 배포: DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Distill.
- 강화 학습(RL)과 감독 기법(SFT)을 통해 모델의 성능을 향상시키는 과정 설명.
- 모델 디스틸레이션(distillation)을 통한 소형 모델 개발 추가 설명.
- 추론 시간 확장과 강화 학습의 결합이 효율적일 수 있음을 제안함.
- 제한된 예산으로 LLM 개발하는 팁 제공.
- SKY-T1과 TinyZero 같은 저예산 프로젝트 소개.
- 전통적 감독 기법을 넘어선 "Journey Learning" 방식을 소개하며, 잘못된 해결 경로도 훈련 데이터에 포함하는 새로운 접근법 논의.
- 이 기사와 관련된 심도있는 논의를 장려함.
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