LLMs는 복잡한 추론에서 높은 성과를 보여왔는데, 이는 주로 아키텍처, 규모, RL과 같은 교육 방법의 혁신을 통해 이루어졌다. 강화 학습은 LLMs를 향상시키는데, 보상 신호를 사용하여 모델을 더 효과적인 추론 전략으로 이끈다. 이는 더 긴 고찰 과정을 통해 과제의 복잡성에 동적으로 적응하는 결과를 가져온다. 그럼에도 불구하고, 대부분의 강화 학습이 적용된 LLMs는 이러한 장점을 충분히 활용하지 못하고 있다.

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