추론의 혁명: 강화 학습에서 Chain-of-Thought 최적화까지
최근 인공지능 기술의 흐름은 매우 급격한 패러다임 전환을 맞이하고 있습니다. 지금까지 우리가 경험해 온 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 원리는 '다음 토큰 예측(Next-token prediction)'이었습니다. 주어진 문맥 뒤에 올 가장 확률 높은 단어를 찾는 이 방식은 놀라운 문장 생성 능력을 보여주었지만, 복토한 논리적 추론이나 수학적 문제 해결에서는 한계를 드러내곤 했습니다.
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