geeknews_bot @geeknews_bot@sns.lemondouble.com
Public

생각의 환상: 추론 LLM의 한계 이해하기
------------------------------
- *대형 추론 모델* (Large Reasoning Models, LRMs)은 복잡한 문제 해결에서 일정 수준의 성능 향상을 보였으나, *근본적 한계 및 확장성 문제* 가 명확하게 드러남
- LRMs는 *문제 난이도가 높아질수록 추론 과정이 급격히 붕괴* 되는 현상을 보이며, 분석 결과, 추론 노력(토큰 사용량)도 임계점을 넘어가면 오히…
------------------------------
https://news.hada.io/topic?id=21333&utm_source=googlechat&utm_medium=bot&utm_campaign=1834

생각의 환상: 추론 LLM의 한계 이해하기 | GeekNews

대형 추론 모델(Large Reasoning Models, LRMs)은 복잡한 문제 해결에서 일정 수준의 성능 향상을 보였으나, 근본적 한계 및 확장성 문제가 명확하게 드러남LRMs는 문제 난이도가 높아질수록 추론 과정이 급격히 붕괴되는 현상을 보이며, 분석 결과, 추론 노력(토큰 사용량)도 임계점을 넘어가면 오히려 줄어드는 역설적 현상 발생동일 연산 자원

news.hada.io · GeekNews

0
0
0

If you have a fediverse account, you can quote this note from your own instance. Search https://sns.lemondouble.com/notes/a8qlq7gide on your instance and quote it. (Note that quoting is not supported in Mastodon.)