언어 모델은 많은 데이터를 기반으로 훈련되어 언어 이해 및 생성 작업에서 뛰어난 성과를 보이고 있다. 그러나 이러한 모델이 의사 결정을 내리고 행동을 취해야 하는 환경에 적용될 때, 내부 지식과 추론을 적절히 활용하여 효과적으로 행동해야 한다. 이러한 모델들이 주어진 상황을 고려하고 행동을 취하는 능력을 갖추고 있는지가 중요한 문제로 부상하고 있다. 구글 딥마인드의 연구원들은 이러한 문제에 대처하기 위해 강화 학습 세밀 조정을 활용하여 언어 모델의 내재된 지식을 실제 행동으로 이어지게 하는 연구를 수행했다. 이 방법은 모델이 특정 환경에서 행동을 취함에 있어서 보다 효과적으로 학습하고 적응할 수 있도록 도와준다. 이를 통해 LLMs가 앎과 행동 사이의 간극을 메우는데 도움이 될 수 있다. 이러한 연구는 언어 모델이 단순히 언어 작업을 넘어서 실제 의사 결정 요소로서의 역할을 수행할 수 있는 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있으며, 미래의 인공지능 시스템이 보다 지능적이고 효율적으로 행동할 수 있도록 도움이 될 것으로 기대된다.

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