LLMs와 추론 작업에 더 많은 계산을 활용하기 위해 고품질의 프로세스 보상 모델(PRMs)이 필요하다. 이 모델은 문제-해결 쌍에 점수를 매겨 해결책이 올바른지 나타내며, 판별적 분류기로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 모델은 인간 주석, 골드 단계별 솔루션 등 많은 리소스를 필요로 한다. 이에 ‘ThinkPRM’이라는 새로운 접근 방식이 제안되었다. 이 모델은 생성적인 형태로 PRMs를 설명하며, 모델의 성능을 향상시키고 리소스를 절약할 수 있다. 이를 통해 보다 확장 가능하고 효율적인 추론 검증이 가능해진다. 더 많은 정보를 얻고 싶다면 [링크](https://www.marktechpost.com/2025/04/29/thinkprm-a-generative-process-reward-models-for-scalable-reasoning-verification/)를 참고해보자.

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