LLMS (Lange Language Models)는 간단한 텍스트 예측 시스템에서 복잡한 문제를 해결할 수있는 고급 추론 엔진으로 빠르게 발전하고 있습니다. 처음에는 문장에서 다음 단어를 예측하도록 설계된이 모델은 이제 수학 방정식을 해결하고 기능 코드를 작성하며 데이터 중심 결정을 내리는 데 진행되었습니다. 추론 기술의 개발은이 변형의 핵심 드라이버이며, AI 모델은 구조적이고 논리적으로 정보를 처리 할 수 있습니다. 이 기사는 모델과 같은 모델의 추론 기술을 탐구합니다 Openai의 O3,,, 그로크 3,,, Deepseek R1,,, Google의 Gemini 2.0그리고 클로드 3.7 소네트그들의 강점을 강조하고 성능, 비용 및 확장 성을 비교합니다.
큰 언어 모델의 추론 기술
이러한 LLMS의 이유가 어떻게 다르게 추론 되려면 먼저 이러한 모델이 사용하는 다양한 추론 기술을 살펴 봐야합니다. 이 섹션에서는 네 가지 주요 추론 기술을 제시합니다.
- 추론 시간 계산 스케일링
이 기술은 모델의 핵심 구조를 변경하거나 재교육하지 않고 응답 생성 단계에서 추가 계산 자원을 할당함으로써 모델의 추론을 향상시킵니다. 이를 통해 여러 단계의 답변을 생성하거나 평가하거나 추가 단계를 통해 출력을 정제하여 모델이 “더 열심히 생각”할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 수학 문제를 해결할 때 모델은이를 작은 부분으로 나누고 각각 순차적으로 작업 할 수 있습니다. 이 접근법은 논리 퍼즐이나 복잡한 코딩 문제와 같은 깊고 의도적 인 생각이 필요한 작업에 특히 유용합니다. 응답의 정확성을 향상 시키지만이 기술은 런타임 비용이 높아지고 응답 시간이 느려져서 정밀도가 속도보다 중요한 응용 프로그램에 적합합니다. - 순수 강화 학습 (RL)
이 기술 에서이 모델은 정답을 보상하고 실수를 처벌함으로써 시행 착오를 통해 추론하도록 훈련됩니다. 이 모델은 일련의 문제 나 작업과 같은 환경과 상호 작용하며 피드백을 기반으로 전략을 조정하여 학습합니다. 예를 들어, 작문 코드를 작성할 때 모델은 다양한 솔루션을 테스트하여 코드가 성공적으로 실행되면 보상을받을 수 있습니다. 이 접근법은 사람이 연습을 통해 게임을 배우는 방법을 모방하여 모델이 시간이 지남에 따라 새로운 도전에 적응할 수 있도록합니다. 그러나 모델이 진정한 이해를 반영하지 않는 바로 가기를 찾을 수 있기 때문에 순수한 RL은 계산적으로 까다 롭고 때로는 불안정 할 수 있습니다. - 순수한 감독 미세 조정 (SFT)
이 방법은 종종 인간이나 더 강한 모델에 의해 생성 된 고품질 레이블 데이터 세트에서만 모델을 훈련하여 추론을 향상시킵니다. 이 모델은 이러한 예에서 올바른 추론 패턴을 복제하는 법을 배워 효율적이고 안정적입니다. 예를 들어, 방정식을 해결하는 능력을 향상시키기 위해이 모델은 해결 된 문제 모음을 연구하고 동일한 단계를 수행하는 법을 학습 할 수 있습니다. 이 접근법은 간단하고 비용 효율적이지만 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 예제가 약하거나 제한적이라면 모델의 성능이 어려움을 겪을 수 있으며 교육 범위를 벗어난 작업으로 어려움을 겪을 수 있습니다. Pure Sft는 명확하고 신뢰할 수있는 예제를 사용할 수있는 잘 정의 된 문제에 가장 적합합니다. - 감독 된 미세 조정 (RL+SFT)을 사용한 강화 학습
이 접근법은 감독 된 미세 조정의 안정성을 강화 학습의 적응성과 결합합니다. 모델은 먼저 라벨이 붙은 데이터 세트에 대한 감독 교육을 받아 탄탄한 지식 기초를 제공합니다. 그 후, 강화 학습은 모델의 문제 해결 기술을 개선하는 데 도움이됩니다. 이 하이브리드 방법은 안정성과 적응성의 균형을 유지하여 복잡한 작업을위한 효과적인 솔루션을 제공하면서 불규칙한 행동의 위험을 줄입니다. 그러나 순수한 감독 미세 조정보다 더 많은 자원이 필요합니다.
주요 LLM의 추론 접근
이제 OpenAi의 O3, Grok 3, DeepSeek R1, Google의 Gemini 2.0 및 Claude 3.7 Sonnet을 포함한 주요 LLM에 이러한 추론 기술이 어떻게 적용되는지 살펴 보겠습니다.
- Openai의 O3
OpenAi의 O3는 주로 추론 시간 컴퓨팅 스케일링을 사용하여 추론을 향상시킵니다. 응답 생성 동안 추가 계산 리소스를 전담함으로써 O3는 고급 수학 및 코딩과 같은 복잡한 작업에 대해 매우 정확한 결과를 제공 할 수 있습니다. 이 접근법은 O3가 아크 -agi 테스트. 그러나 추론 비용이 높아지고 응답 시간이 느려 지므로 연구 또는 기술 문제 해결과 같이 정밀도가 중요한 응용 분야에 가장 적합합니다. - Xia ‘s GOOK 3
XAI가 개발 한 Grok 3은 추론 시간 컴퓨팅 스케일링을 기호 수학적 조작과 같은 작업을위한 공동 프로세서와 같은 특수 하드웨어와 결합합니다. 이 고유 한 아키텍처를 통해 Grok 3은 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리 할 수 있으므로 재무 분석 및 라이브 데이터 처리와 같은 실시간 응용 프로그램에 매우 효과적입니다. Grok 3은 빠른 성능을 제공하지만 높은 계산 요구는 비용을 증가시킬 수 있습니다. 속도와 정확성이 가장 중요한 환경에서 탁월합니다. - Deepseek R1
DeepSeek R1은 처음에 순수한 강화 학습을 사용하여 모델을 훈련시켜 시행 착오를 통해 독립적 인 문제 해결 전략을 개발할 수 있습니다. 이로 인해 DeepSeek R1은 복잡한 수학 또는 코딩 문제와 같은 익숙하지 않은 작업을 처리 할 수 있습니다. 그러나 순수한 RL은 예측할 수없는 출력으로 이어질 수 있으므로 DeepSeek R1은 이후 단계에서 감독 된 미세 조정을 통합하여 일관성과 일관성을 향상시킵니다. 이 하이브리드 접근법은 DeepSeek R1을 세련된 응답보다 유연성을 우선시하는 응용 프로그램에 대한 비용 효율적인 선택입니다. - Google의 Gemini 2.0
Google의 Gemini 2.0은 하이브리드 접근 방식을 사용하여 추론 시간 컴퓨팅 스케일링을 강화 학습과 결합하여 추론 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 멀티 모달 입력을 처리하도록 설계되었으며 실시간 추론 작업이 우수합니다. 응답하기 전에 정보를 처리하는 능력은 특히 복잡한 쿼리에서 높은 정확도를 보장합니다. 그러나 추론 시간 스케일링을 사용하는 다른 모델과 마찬가지로 Gemini 2.0은 작동 비용이 많이들 수 있습니다. 대화 형 보조원 또는 데이터 분석 도구와 같은 추론 및 멀티 모달 이해가 필요한 응용 프로그램에 이상적입니다. - Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Anthropic의 Sonnet은 안전 및 정렬에 중점을 둔 추론 시간 컴퓨팅 스케일링을 통합합니다. 이를 통해 재무 분석 또는 법적 문서 검토와 같은 정확성과 설명이 필요한 작업에서 모델이 잘 수행 될 수 있습니다. “확장 된 사고”모드를 통해 추론 노력을 조정할 수있어 빠르고 심도있는 문제 해결 모두를 위해 다재다능합니다. 유연성을 제공하지만 사용자는 응답 시간과 추론 깊이 사이의 상충 관계를 관리해야합니다. Claude 3.7 Sonnet은 투명성과 신뢰성이 중요한 규제 산업에 특히 적합합니다.
결론
기본 언어 모델에서 정교한 추론 시스템으로의 전환은 AI 기술의 주요 도약을 나타냅니다. 추론 시간 컴퓨팅 스케일링, 순수한 강화 학습, RL+SFT 및 순수한 SFT와 같은 기술을 활용하여 OpenAi의 O3, Grok 3, DeepSeek R1, Google의 Gemini 2.0 및 Claude 3.7 Sonnet과 같은 모델은 복잡한 실제 문제를 해결하는 데 더 능숙 해졌습니다. 추론에 대한 각 모델의 접근 방식은 O3의 고의적 인 문제 해결에서 DeepSeek R1의 비용 효율적인 유연성에 이르기까지 강점을 정의합니다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라 AI의 새로운 가능성을 잠금 해제하여 실제 문제를 해결하기위한 더욱 강력한 도구가됩니다.
게시물 Openai의 O3, Grok 3, Deepseek R1, Gemini 2.0 및 Claude 3.7이 추론 접근 방식이 다릅니다. 먼저 나타났습니다 Unite.ai.