인공지능의 추론 작업은 상식적인 이해, 수학적 문제 해결, 상징적 추론과 같은 영역을 포함하며, 이러한 작업들은 종종 논리적 추론의 여러 단계를 필요로 합니다. 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 체인 오브 쓰오트(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅과 같은 구조화된 방법을 통해 이러한 논리 추론 작업을 모방하려고 시도합니다. 그러나 LLMs가 커지고 복잡해질수록, 그들은 종종 효율성과 확장성에 대한 문제를 겪게 됩니다. 이 논문은 ARM(Adaptive Reasoning Model)과 Ada-GRPO(Adaptive Generalized Reasoning Prompt Operator)라는 두 가지 새로운 모델을 제안합니다. ARM은 추론 문제를 풀기 위해 가중된 추론 패턴을 생성하는 데 사용되며, Ada-GRPO는 논리적 단계 간의 관계를 조절하는 데 유용합니다. 이러한 적응 추론 모델은 효율적이고 확장 가능한 문제 해결을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 이러한 모델은 향후 인공지능 시스템의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있는 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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