대형 언어 모델(LLMs)은 다양한 작업에서 놀라운 추론 능력을 보여주며, 강화 학습(RL)은 그들의 심층 사고 능력을 개선하는 중요한 메커니즘으로 작용합니다. 강화 학습 기술은 특히 수학적 추론 및 코딩 영역에서 잘 정의된 규칙과 검증 가능한 정확성 기준으로 성공을 거두었습니다. 그러나 이러한 접근 방식을 보다 넓은 추론 맥락으로 확장하는 것은 새로운 도전과제입니다. NVIDIA AI 및 CMU 연구진은 Nemotron-CrossThink를 제안하여 이러한 도전에 대응하고 있습니다. Nemotron-CrossThink는 강화 학습을 사용하여 다중 도메인 추론을 수행하며, 검증 가능한 보상 모델링을 통해 신뢰성 있는 결과를 제공합니다. 이러한 연구는 다양한 분야에서의 추론 능력 향상을 위한 중요한 발전을 나타냅니다.

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