- 추론 모델은 '신기함' 단계를 넘어섰으며, 이제는 높은 컴퓨팅 비용을 정당화할 수 있는 의미 있는 실제 적용처를 찾는 데 연구의 초점이 맞춰지고 있습니다. 💡
- 딥시크 이후 추론 모델에 대한 관심이 높아졌지만, 추론 행동을 새롭게 생성하는 근본적인 방법론은 크게 발전하지 않았고, 대부분 기존 궤적을 복제하는 연구가 주를 이룹니다. 📉
- 비추론 모델도 프롬프팅(CoT)을 통해 추론을 모방하여 성능을 향상시킬 수 있지만, 진정한 추론 모델은 수십 시간에서 수일에 이르는 긴 '사고 시간'을 전제로 하며, 이는 대부분의 일상 문제에는 과도합니다. ⏳
- 최근 연구에서는 추론이 모델의 새로운 능력을 잠금 해제하는 것인지, 아니면 기본 모델이 충분한 시도 끝에 도달할 수 있는 잠재된 능력을 끌어내는 것인지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 🧠
- 추론은 '테스트 타임 스케일링'의 한 방법이며, 'Best-of-N'과 같은 전통적인 방식 외에 알리바바의 ParaScale처럼 모델을 엮어 사용하는 등 다양한 대체 방법론이 연구되고 있습니다. 🚀
- OpenAI는 과학자를 대체하는 AI를 목표로, 수학, 코딩, 과학 등 STEM 분야의 고난도 벤치마크(GPQA, ArXiv Reasoning 등)에 집중하며, 사실성이나 일반 사용자 경험에는 덜 초점을 맞춥니다. 🔬
- Google은 검색 엔진의 역할을 보완하기 위해 사실성(팩추얼리티)과 긴 컨텍스트 이해를 중요시하며, SimpleQA, MRCR 같은 벤치마크를 사용하고 다국어 지원에도 신경을 씁니다. 🔍
- Meta는 일반 사용자(소셜 미디어 등)를 대상으로, 쉬운 문제에서의 견고한 성능과 인간과의 정렬에 중점을 두며, LMR 같은 사용자 투표 기반 벤치마크를 활용합니다. 🧑💻
- 주요 AI 기업들의 벤치마크 선택은 각 사의 LLM 개발 전략적 목표와 타겟 사용자층을 명확히 보여주며, 이는 모델의 지향점을 이해하는 중요한 단서가 됩니다. 🎯
- 올림피아드나 GPQA 같은 고난도 추론 문제는 일반인의 일상생활과는 거리가 멀어, 범용 AI의 실질적인 유용성에 대한 의문을 제기하며 실용적 가치에 대한 고민을 심화시킵니다. 🤔
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