Inference-Time Scaling을 통한 LLM 성능 향상 방법

Categories of Inference-Time Scaling for Improved LLM Reasoning

Inference scaling은 배포된 LLM의 답변 품질과 정확도를 향상시키는 효과적인 방법이다. 추가적인 컴퓨팅 자원과 시간을 사용하여 모델이 더 나은 답변을 생성할 수 있도록 하는 이 방법은 현재 모든 주요 LLM 제공업체에서 활용되고 있다. 이 글에서는 다양한 접근 방식을 명확한 카테고리로 그룹화하고 최근 몇 달 간의 새로운 연구를 강조한다. 또한, 'Build a Reasoning Model (From Scratch)'의 한 챕터를 작성하는 과정에서 여러 기본적인 방법을 실험하였고, 이로 인해 모델의 정확도를 약 15%에서 52%로 향상시켰다.