The State of LLM Reasoning Model Inference
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The State of LLM Reasoning Model Inference
Inference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Models
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The State of LLM Reasoning Model Inference
LLM 추론 모델 추론의 상태
-Inference-Time Compute Scaling Methods to Improve Reasoning Models
추론 모델 개선을 위한 추론 시간 컴퓨팅 확장 방법
주요 내용 정리
- 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 향상은 2025년 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다.
- 강력한 추론 능력은 LLM이 더욱 복잡한 문제를 해결하고, 사용자가 관심을 갖는 다양한 작업에서 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.
- 지난 몇 주 동안 연구자들은 추론 시간 컴퓨팅 확장, 강화 학습, 지도 학습 미세 조정, 증류 등 추론을 개선하기 위한 수많은 새로운 전략을 공유했습니다. 그리고 더 큰 효과를 위해 이러한 기법들을 결합하는 많은 접근 방식이 있습니다.
-이 글에서는 DeepSeek R1 출시 이후 등장한 추론 시간 컴퓨팅 확장에 중점을 두고 추론 최적화 LLM 분야의 최근 연구 성과를 살펴봅니다.
대규모 언어 모델(LLM) 이란 무엇인가?
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 딥러닝 기법, 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 활용해 학습된 인공지능 모델입니다. LLM은 수십억~수천억 개의 파라미터(모델의 학습 변수)를 가지고, 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어납니다.
- 주요 특징:
- 인간 언어의 패턴, 문법, 의미, 맥락을 학습
- 텍스트 생성, 요약, 번역, 질의응답, 코드 작성 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업 수행
- 대표적인 예시: GPT-4, Claude, Llama, PaLM 등
추리: 알고 있는 것을 바탕으로 알지 못하는 것을 미루어서 생각함.
추론: 미루어 생각하여 논함.
논거: 어떤 이론이나 논리, 논설 따위의 근거
LLM의 추론 능력 (Reasoning)이란?
LLM의 추론 능력이란 단순히 문장을 이해하거나 이어지는 말을 예측하는 수준을 넘어서,
- 복잡한 문제를 단계별로 분석하고
- 논리적 연결을 바탕으로 결론을 도출하거나
- 새로운 상황에 맞게 지식을 응용하는 능력을 의미합니다.
즉, LLM이 중간 사고 과정을 거쳐 답을 내놓는 ‘사고의 사슬(Chain-of-Thought)’ 방식, 다단계 문제 해결, 논리적 추론, 맥락 기반 의사결정 등에서 그 진가가 드러납니다.
왜 LLM의 추론 능력 향상이 중요한가?
1. 복잡한 문제 해결력 강화
- 단순 질의응답을 넘어서 수학, 코딩, 논리, 윤리, 과학 등 복잡한 문제를 단계별로 풀어낼 수 있습니다.
- 예: 수학 문제 풀이, 의료 진단, 금융 분석, 법률 해석 등에서 인간 전문가 수준의 사고가 요구됨
2. 정확성·신뢰성·설명 가능성 확보
- 사고 과정을 명시적으로 보여주면(예: Chain-of-Thought) 결과의 근거와 논리를 검증할 수 있어 신뢰성이 높아집니다
- 사용자는 LLM의 답변이 어떻게 도출됐는지 이해하고, 오류를 쉽게 찾을 수 있습니다.
3. 실제 산업·업무 적용성 확대
- 다양한 산업(금융, 의료, 교육, 고객지원 등)에서 LLM이 실질적인 의사결정 지원 도구로 활용됩니다.
- 예: 고객 상담에서 복잡한 문의를 단계별로 해결, 환자 증상에 따른 진단 과정 설명 등.
4. 모델 크기·비용 한계 극복
- 추론 능력 향상 기법(예: 추론 시간 컴퓨팅 확장, 다수결 투표, 자기 검증 등)을 활용하면,
소형 모델도 대형 모델 못지않은 성능을 발휘할 수 있어 비용 효율적인 AI 활용이 가능합니다
5. 미래 AI 발전의 핵심
- 최근 연구와 산업계 동향은 LLM의 추론 능력이 AI의 신뢰성, 실용성, 확장성을 결정짓는 핵심 요소임을 보여줍니다
- 앞으로는 추론 능력이 LLM의 표준 기능이 될 전망이며, 실제 서비스에서 사고 과정(reasoning)을 투명하게 제공하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
Transformer 모델이란?
딥러닝 모델의 표준
Transformer 아키텍처는 인코더와 디코더로 구성되며, 각 블록은 Multi-Head Attention과 Feed Forward, Add & Norm 층으로 이루어져 있습니다.
입력과 출력에 각각 Positional Encoding이 추가되어 순서 정보를 보완합니다.
이 구조는 병렬 연산이 용이하고, 긴 문맥도 효과적으로 처리할 수 있어 GPT, BERT 등 최신 대규모 언어 모델의 기반이 됩니다.
구성 요소별 설명
1. 입력(Inputs) 및 임베딩(Embedding)
- Input Embedding: 입력 문장을 벡터로 변환합니다.
- Positional Encoding: 문장 내 단어의 순서 정보를 더해줍니다.
- 두 정보가 더해져서 모델에 입력됩니다.
2. 인코더(Encoder, 왼쪽 블록)
- Nx: 여러 개의 동일한 인코더 블록이 반복됩니다.
- 각 인코더 블록은 다음으로 구성됩니다:
3. 디코더(Decoder, 오른쪽 블록)
- Output Embedding: 이전에 생성된 토큰(출력)을 임베딩합니다.
- Positional Encoding: 출력 토큰의 순서 정보를 더합니다.
- Masked Multi-Head Attention: 미래 토큰을 보지 못하도록 마스킹된 Attention을 사용합니다.
- Multi-Head Attention: 인코더의 출력을 참고하며, 입력과 출력의 상호작용을 담당합니다.
- Feed Forward & Add & Norm: 인코더와 동일하게 처리합니다.
- Nx: 여러 개의 동일한 디코더 블록이 반복됩니다.
4. 출력(Output)
- Linear: 마지막 디코더 출력을 선형 변환합니다.
- Softmax: 각 단어가 등장할 확률로 변환하여 최종적으로 다음 단어를 예측합니다.
1~3단계는 LLM 개발의 일반적인 단계입니다.
- Building: 모델 설계 및 데이터 준비(기반 다지기)
- Pre-training: 범용적 언어 능력 학습(기초 체력 키우기)
- Fine-tuning: 특정 작업에 맞춘 조정(직무 교육)
- More Specialization: 고도화·특수화(전문가로 발전)
4단계는 특정 사용 사례에 맞춰 LLM을 특화합니다.
1. Building (구축/설계)
-설명: 모델 아키텍처(예: Transformer 구조, 위 그림 참고)를 설계하고, 학습에 필요한 대규모 데이터셋을 수집·정제합니다.
데이터에는 웹사이트, 책, 논문, 코드 등 다양한 자료가 포함됩니다.
-핵심 역할: 모델이 언어의 기본 구조와 패턴을 배울 수 있는 기반을 마련합니다.
2. Pre-training (사전 학습)
-설명: LLM이 방대한 범용 데이터셋(수십~수백 GB 이상)을 활용해 자기지도학습(self-supervised learning) 방식으로 언어의 기본 패턴, 문법, 의미, 맥락을 학습합니다.
이 단계에서는 특정 작업이 아니라, 일반적인 언어 이해와 생성 능력을 기릅니다.
-핵심 역할: 다양한 분야에 적용 가능한 범용적 언어 능력을 갖춘 모델을 만듭니다.
-예시: GPT-4, Claude, Llama 등은 모두 이 과정을 거쳐 만들어집니다
3. Fine-tuning (미세 조정)
-설명: 사전 학습된 LLM을 **특정 작업이나 도메인(예: 의료, 법률, 고객상담 등)**에 맞게 추가 학습시킵니다.
이때는 라벨이 붙은 데이터(예: 질문-답변 쌍, 번역문, 요약문 등)를 사용해 지도학습 방식으로 모델을 조정합니다.
-핵심 역할: 모델이 특정 업무에서 더 높은 정확도와 효율성을 보이도록 만듭니다.
-예시: 고객센터 챗봇, 의료 진단 보조, 법률 문서 분석 등
4. More Specialization (고도화/특수화)
-설명: 특정 분야나 작업에 더욱 최적화하기 위해 추가적인 세부 튜닝, 강화학습(RLHF), 파라미터 효율화(PEFT), 지속적 업데이트 등 다양한 방법을 적용합니다.
실제 사용자 피드백, 도메인 전문가의 평가, 실시간 데이터 등을 활용해 모델을 지속적으로 개선합니다.
-핵심 역할: 특정 산업·업무에서 최고의 성능과 신뢰성을 달성합니다.
-예시: 의료 영상 판독 특화 LLM, 금융 리스크 분석 LLM, 특정 기업 맞춤형 LLM 등
LLM에서 추론 구현 및 개선: 네 가지 주요 범주
대부분의 독자는 이미 LLM 추론 모델에 익숙할 것이므로, 간단히 정의하겠습니다.
LLM 기반 추론 모델은 중간 단계 또는 구조화된 "사고" 과정을 생성하여 다단계 문제를 해결하도록 설계된 LLM입니다.
최종 답만 공유하는 단순한 질의응답 LLM과 달리, 추론 모델은 사고 과정을 명시적으로 표시하거나 내부적으로 처리하여 퍼즐, 코딩 과제, 수학 문제와 같은 복잡한 작업에서 더 나은 성과를 낼 수 있도록 합니다.
기본 LLM의 한 줄 답변과 추론 LLM의 설명적 응답을 나란히 비교한 것입니다..
기차가 시속 60마일로 3시간 동안 달린다면, 얼마나 멀리 가나요?
- Without reasoning : 180마일을 갑니다.
- With reasoning : 거리를 구하려면 거리 = 속력 × 시간을 사용합니다. 시속 60마일에 3시간을 곱하면 180마일이 나오므로, 기차는 180마일을 이동합니다.