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…
인공지능 분야에서 일반 추론 능력은 오랜 난제였습니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 CoT(Chain-of-Thought) 프롬프팅 기법의 발전으로 기본적인 추론 작업에서 상당한 성과를 보였지만, 이는 방대한 양의 인간 주석 데이터에 크게 의존하며 복잡한 문제 해결에는 여전히 한계가 있었습니다.
본 연구는 인간이 직접 레이블링한 추론 궤적 없이 순수한 강화 학습(RL)만으로 LLM의 추론 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 제안된 RL 프레임워크는 자기 성찰, 검증, 동적 전략 적응과 같은 고급 추론 패턴의 자…
