생각하는 AI? 추론 모델 빠르게 구현해 보기 (ft. S1)

이 글은 최근 주목받고 있는 스탠포드 대학교의 S1 모델을 소개하며, 복잡한 추론 모델을 비교적 적은 비용으로 구현하는 방법을 다룹니다. 0과 같은 기존 추론 모델들이 높은 성능을 보였지만, 대규모 데이터와 GPU 자원이 필요하다는 한계가 있었습니다.

S1 모델은 Test-Time Scaling 기법을 응용하여 이러한 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시합니다. 글에서는 Train-Time Scaling과 Test-Time Scaling을 비교하고, S1 연구의 의의와 핵심 방법론을 설명합니다.

또한, 간단한 코드 구현을 통해 S1 모델의 구조와 작동 방식을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. SFT 학습을 기반으로 하며, Reasoning을 '사고'로 명확히 구분하여 설명합니다.

'사고'로 명확히 구분하여 설명합니다.