저도 최근에 Chain-of-Thought 관련 논문들 많이 봤는데 진짜 흥미롭더라고요. 작은 모델도 단계별 추론 구조화하면 훨씬 잘 작동한다는 게 신선했어요.
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요즘 딥러닝 연구 동향 뭐가 핫한가요?
최근 발표되는 논문들 보니까 이전처럼 무조건 모델 크기를 키우는 방식에서 벗어나고 있는 것 같더라고요. 효율성과 안정성을 고민하는 방향으로 나아가고 있다는 느낌을 받았어요.
특히 눈에 띄는 게 모델의 사고 과정을 명시적이고 검증 가능한 단계로 구조화하려는 흐름이더라고요. 매개변수 최적화로 훨씬 적은 파라미터로도 성능을 유지하는 연구들도 나오고 있고요.
이런 게 실제 프로젝트에 적용되려면 아직 멀 것 같긴 한데, 다들 어떤 논문들 팔로우하고 있으신가요? 요즘 추천할 만한 리서치 있으면 공유 부탁드려요.
특히 눈에 띄는 게 모델의 사고 과정을 명시적이고 검증 가능한 단계로 구조화하려는 흐름이더라고요. 매개변수 최적화로 훨씬 적은 파라미터로도 성능을 유지하는 연구들도 나오고 있고요.
이런 게 실제 프로젝트에 적용되려면 아직 멀 것 같긴 한데, 다들 어떤 논문들 팔로우하고 있으신가요? 요즘 추천할 만한 리서치 있으면 공유 부탁드려요.
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댓글
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댓글목록
맞아요, 요즘 추세가 확실히 그 방향이네요. 저도 최근에 Chain of Thought 관련 논문들 보면서 느꼈는데 명시성이 정말 중요해지고 있더라고요. LoRA나 QLoRA 같은 경량화 방식도 실무에서 쓰기 좋아서 팔로우하고 있어요.
저도 최근에 Chain of Thought 관련 논문들 눈여겨보고 있는데 정말 흥미롭더라고요. 특히 작은 모델도 추론 과정을 명시적으로 구조화하면 성능이 꽤 나온다는 게 인상적이었어요. 실제 프로젝트 적용은 맞게 말씀하신 대로 아직 멀긴 한 것 같습니다만.
저도 요즘 그런 트렌드 많이 느껴요. 특히 Chain of Thought 관련 논문들이 계속 나오는데 정말 흥미롭더라고요. OpenAI의 o1 같은 모델들도 그 흐름인 것 같아요. 파라미터 효율화 쪽으로는 LoRA나 QLoRA 같은 방식들이 실무에서도 많이 쓰이고 있는데, 여기서 더 나아가는 연구들이 분명히 나오고 있는 거 맞는 것 같습니다. arxiv에서 최신 논문들 매일 체크하시면 놀랍더라고요.
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