reasoning model추론 모델
답하기 전에 중간 추론 과정을 거치도록 학습한 대규모 언어 모델이다.
기사 1편
최근 언급 reasoning model은 질문을 받으면 바로 답을 생성하지 않고, 문제를 나누고 검토하는 중간 추론을 먼저 생성한 뒤 최종 답을 내도록 학습한 언어 모델이다. 추론 단계에서 계산을 더 써서 수학, 코딩, 여러 단계의 계획처럼 복잡한 문제의 정확도를 높인다.
더 많은 token을 생성하므로 일반 언어 모델보다 응답이 느리고 비용이 높은 편이다. 그래서 쉬운 작업은 작고 빠른 모델에 맡기고 어려운 작업만 reasoning model에 보내는 방식으로 함께 쓰는 경우가 많다.
이 설명은 AIPOST 기사와 널리 알려진 사실을 바탕으로 정리했습니다. 잘못된 내용이 있으면 정정 요청으로 알려 주세요.