LLM이 실제로 어떻게 추론하는가? 지식과 논리를 분리하는 프레임워크

최근의 LLM(Large Language Models)에 초점을 맞춘 추론에 대한 발전은 OpenAI의 o1/3와 DeepSeek-R1과 같은 복잡한 작업에서 뚜렷한 개선을 보여주고 있다. 그러나 이러한 모델들이 사용하는 단계별 추론은 여전히 불분명하다. 대부분의 평가는 최종 답변의 정확도에 초점을 맞추어 추론 과정을 숨기고 모델이 어떻게 지식을 결합하는지를 드러내지 않는다. 논리적인 이유를 따라가는 것이 중요한데, 이를 위한 프레임워크가 필요하다.
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출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자