사고의 환상: 대규모 추론 모델의 한계
최근 대규모 언어 모델(LLM)은 답변 도출 전 상세한 사고 과정을 생성하는 대규모 추론 모델(LRM)을 도입하며 추론 벤치마크에서 성능 향상을 보였습니다. 그러나 이러한 모델의 근본적인 능력, 스케일링 특성, 그리고 한계는 아직 충분히 이해되지 않고 있습니다. 기존 평가는 주로 최종 답변의 정확성에 초점을 맞추며 데이터 오염 문제와 추론 과정의 구조 및 품질에 대한 통찰력 부족이라는 한계를 가집니다. 본 연구는 이러한 간극을 체계적으로 탐구하기 위해 제어 가능한 퍼즐 환경을 활용했습니다. 이 환경은 일관된 논리 구조를 유지하면서…