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AI 탐구노트

R-Zero: 데이터 없이 스스로 진화하는 추론형 대규모 언어 모델

인공지능의 발전 속도는 눈부시지만, 뛰어난 성능을 가진 대규모 언어 모델(LLM)을 만들기 위해서는 여전히 막대한 양의 인간이 만든 학습 데이터와 정답 레이블이 필요합니다. 문제는 이런 데이터 제작이 비용과 시간이 많이 들고, 무엇보다 사람의 지식을 기반으로 하기 때문에 모델이 인간 이상의 능력에 도달하기 어려운 구조적 한계를 안고 있다는 점입니다. 최근에는 ‘스스로 배우는 AI’를 향한 연구가 활발합니다. 모델이 스스로 문제를 만들고 풀어보면서 학습하는 방식인데, 여전히 초기 문제집(데이터셋)이 필요하거나, 외부의 정답 검사기를 이용해야 하는 경우가 많았습니다. 특히 수학과 같이 정답이 명확한 분야는 가능했지만, 개방형 추론과 같이 검증이 어려운 분야에서는 품질 관리가 쉽지 않았습니다. R-Zero는 ..
AI 기술 2025. 8. 10. 10:14
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