대형 언어 모델은 이제 텍스트 생성을 넘어서 평가 및 심사 작업에 사용되고 있습니다. 이는 “언어 모델로서의 판사”로 이어지는데, 이는 모델이 다른 언어 모델의 출력물을 평가하는 것을 의미합니다. 이러한 평가는 강화 학습 파이프라인, 벤치마크 테스트 및 시스템 정렬에서 중요한데, 이러한 판사 모델들은 내부적인 사고 과정 추론에 의존합니다. 이 연구에서는 J1이라는 강화 학습 프레임워크를 소개하는데, 이는 이성적 일관성과 최소 데이터를 사용하여 언어 모델을 교육하는 것을 목표로 합니다.

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