LLM 추론 모델 구축을 위한 네 가지 접근 방식

본 기사에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 네 가지 주요 접근 방식을 살펴봅니다. 추론 시간 확장, 순수 강화 학습, 지도 학습 미세 조정 및 강화 학습 결합, 그리고 모델 증류입니다. DeepSeek R1의 개발을 사례 연구로 사용하여 이러한 방법들이 어떻게 강력한 추론 모델을 구축할 수 있는지, 그리고 예산이 제한된 연구자들도 증류를 통해 뛰어난 결과를 얻을 수 있는지 보여줍니다. 또한 DeepSeek R1과 OpenAI의 o1을 비교하고 비용 효율적인 추론 모델을 구축하기 위한 전략에 대해 논의합니다.