LLMs(Large Language Models)의 영역은 외부 지식을 추론 프로세스에 통합하는 도구를 포함하도록 신속히 발전해왔다. 이 방향으로의 중요한 발전 중 하나는 RAG(검색 증강 생성)이다. 이 기술은 모델이 데이터베이스와 검색 엔진을 쿼리하여 훈련 중에 포함되지 않은 최신이나 특수 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이를 통해 LLMs는 지식 집중적 작업에서 더 우수한 성능을 보인다. ReZero는 Menlo에서 개발한 강화 학습 프레임워크로, 검색 기반 추론을 개선하기 위해 쿼리 다시 시도를 보상한다. 이 프레임워크는 모델이 쿼리를 다시 시도하고 정보를 통합하여 정확성을 향상시키는 데 도움이 된다. 이는 RAG 시스템에서의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 발전은 AI 기술의 진보를 더욱 가속화할 전망이다. 외부 지식을 효율적으로 활용하고 지속적으로 학습하며, 새로운 정보에 대한 적응력을 키우는 LLMs의 발전은 다양한 응용 분야에서 혁신을 이끌 것으로 기대된다.

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