AI
생각하는 AI? 추론 모델 빠르게 구현해 보기 (ft. S1)
두줄요약
S1의 Test-Time Scaling과 Budget Forcing으로 추론 모델을 구현하는 과정을 소개했습니다. 적은 데이터와 반복 자기검증만으로도 사고 성능을 끌어올리는 방법을 살펴보았습니다.
핵심 내용
- S1 모델을 중심으로 Train-Time Scaling과 Test-Time Scaling의 차이 정리
- 적은 데이터와 추론 시 반복 검증으로 사고 성능을 높이는 Budget Forcing 소개
- Qwen 2.5-7B와 한국어 데이터셋으로 추론 모델을 구현·실험한 과정 공유
- 반복 사고와 자기 검증을 통해 최종 답을 개선하는 흐름 설명
적용해볼 점
- 추론 단계에서 토큰 수와 반복 횟수 제어로 사고 과정을 유도하는 방식
- 고품질 소규모 데이터셋과 적절한 템플릿 설계의 중요성
- 모델 규모와 학습 자원이 성능에 미치는 영향 점검