추론 빅모델과 일반 빅모델의 차이점

추론 모델이란 무엇인가요?

   2024년 9월 12일, OpenAI는 OpenAI o1 추론 모델을 공식 발표했습니다. OpenAI는 OpenAI o1 모델의 추론 능력이 기존 대규모 언어 모델(GPT-4o)에 비해 크게 향상되었다고 주장합니다. OpenAI o1 모델의 학습은 "사고 사슬" 프로세스와 강화 학습의 중요성을 강조하는 새로운 AI 학습 방법을 사용했기 때문에 궁극적으로 수학적 논리와 추론 능력이 크게 향상되었습니다. 사람들은 이를 "사고 사슬"이라고 부르기 시작했습니다.사고과정을 갖춘 큰 모델은 추론을 갖춘 큰 모델이다.

   OpenAI 공식 홈페이지에서 OpenAI는 추론 모델을 답변하기 전에 생각하는 것으로 정의하고 있습니다.사용자에게 응답하기 전에 내부적으로 긴 사고 과정을 생성합니다.사고 연쇄는 대규모 언어 모델이 단계별로 추론하도록 유도하는 방법입니다. 모델이 최종 답에 도달하기 전에 추론의 중간 단계를 명확하게 기록할 수 있도록 합니다. 이는 마치 사람이 복잡한 문제를 풀 때 먼저 자신의 사고 과정을 기록하는 것과 같습니다. 다시 말해, 모델이 사용자에게 답변하기 전에 긴 사고 과정 연쇄를 거치고(이 과정은 출력을 표시할 수 있어야 함), 여러 경로를 탐색한 후 답을 제시한다면, 이러한 능력을 갖춘 대규모 모델은 추론 대규모 모델이라고 할 수 있습니다.

   공식적인 정의는 없지만,현재 AI 산업과 학계에서는 추론 모델의 핵심은 다단계의 논리적 추론을 요구하는 문제를 다루는 것이라는 의견이 일치하고 있습니다.해결 가능한 복잡한 문제.

추론 LLM 표준 대형 모델(표준 LLM)과 어떤 점이 다릅니까?

간단한 예를 들어보겠습니다.

추론이 아닌 질문: 추론 없이 직접적으로 대답하세요. (대한민국의 수도는 어디인가요?)

추론 문제: 먼저 문제가 무엇이고 두 문제 사이의 관계가 무엇인지 이해해야 합니다. 그런 다음 해당 문제를 단계별로 풀어야 합니다(트럭 열차가 시속 60마일로 4시간 동안 주행했습니다. 총 주행 거리는 얼마였습니까?). 그런 다음 수학에서 "거리 = 속도 * 시간" 문제를 먼저 이해해야 합니다.

일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 짧은 답변(예: "240킬로미터")을 바로 출력할 수 있는 반면, 추론 모델의 특징은 중간 단계의 도출 과정을 보여주는 것입니다.

1단계: 문제 유형(속도, 시간 및 거리) 식별

2단계: 거리 = 속도 x 시간 공식 적용

3단계: 숫자를 대입하고 60mph × 4시간 = 240마일을 계산합니다.

다양한 장면에 적합한 대형 모델을 선택하는 방법은 무엇입니까?

추론 모델은 퍼즐, 수학 문제, 까다로운 코딩 작업과 같은 복잡한 작업을 해결하는 데 효과적이지만, 요약, 번역, 지식 기반 질의응답과 같은 간단한 작업에는 항상 필요하거나 효율적인 것은 아닙니다. 모든 작업에 추론 모델을 사용하는 것은 비효율적이고 오류가 발생하기 쉽습니다. 즉, 모든 시나리오 작업이 대규모 모델 추론에 적합한 것은 아니므로, 다양한 시나리오에 적합한 대규모 모델을 선택하는 것이 특히 중요합니다. 다음은 참고를 위한 몇 가지 견해와 요약입니다.

대규모 추론 모델은 일반적으로 훈련과 강화가 필요합니다.현재 대규모 추론 모델을 훈련하는 주요 방법은 추론 시간 확장, 순수 강화 학습, 강화 학습과 결합된 지도 미세 조정, 순수 지도 미세 조정 및 증류의 네 가지가 있습니다.이 부분은 더욱 전문적이고 심도 있는 내용을 담고 있습니다. 관심 있는 분들은 더 많은 공식 문서나 논문을 읽어보시기 바랍니다. 더 자세한 내용은 당분간 다시 다루지 않겠습니다.