LLM은 주로 사전 훈련 데이터와 컴퓨팅 리소스의 스케일링을 통해 정확성을 향상시킵니다. 그러나 한정된 데이터의 가용성으로 인해 대체 스케일링으로 관심이 이동되었습니다. 이는 테스트 시간 훈련 및 추론 컴퓨팅 스케일링을 포함합니다. 추론 모델은 답변 이전에 사고과정을 내보내는 방식으로 성능을 향상시킴으로써 성능을 향상시킵니다. 최근에는 강화 학습 (RL) 후 훈련이 사용되었습니다.

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