tale 프레임워크 (1) 썸네일형 리스트형 추론 모델의 과잉 사고 문제 해결: 효율적이고 실용적인 접근법 추론 모델은 인간처럼 단계적 사고를 모방하는 데 능숙하지만, ‘과잉 사고(overthinking)’라는 문제로 실용성에 한계를 드러내고 있습니다. 이는 불필요하게 많은 계산 자원을 소모하면서도 정확도 향상에는 큰 기여를 하지 못하는 문제입니다. 이번 블로그에서는 텐센트와 상하이 자오퉁대학교 연구진의 연구를 중심으로, 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 학습 방법과 사례들을 살펴봅니다. 또한, 오픈AI와 기타 연구진의 효율성 개선 방안까지 함께 소개합니다.1. 과잉 사고란 무엇인가?‘과잉 사고’란 추론 모델이 간단한 문제를 해결하는 데 불필요하게 많은 계산 자원을 소모하거나 반복적인 추론 과정을 수행하는 현상을 말합니다.예시: 2+3 같은 간단한 문제를 해결하는 데 기존 대형 언어 모델(LLM)보다 훨씬.. 이전 1 다음
