언어 모델은 다양한 작업에서 높은 성능을 보여주고 있지만, 복잡한 추론은 여전히 도전적입니다. 이러한 이유로 추론 시간 계산(ITC) 스케일링 방법이 개발되었습니다. 이 방법은 모델이 추론 중에 출력을 향상시키기 위해 추가적인 계산 리소스를 할당합니다. 언어 모델 추론의 현황이 변화함에 따라, 이러한 스케일링 방법의 중요성이 커지고 있습니다. 이러한 방법은 모델의 성능을 최적화하고 다양한 언어 모델 응용 분야에서 성공을 이끌어냅니다.

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