추론 모델과 Test-Time Scaling

이 게시물은 AI 추론 모델의 최신 동향과 스탠포드 연구진이 공개한 S1 모델을 중심으로 Test-Time Scaling 기법을 소개합니다.

Train-Time Scaling과 Test-Time Scaling 비교

• Train-Time Scaling은 학습 단계에서 자원과 데이터를 늘려 성능을 향상하는 전통적 방법
• Test-Time Scaling은 추론 단계에서 반복적 자기 검증을 통해 모델 성능을 개선하는 새로운 접근법

S1 모델과 Budget Forcing

• 소규모 정제된 1,000개 데이터셋(S1k)으로 빠른 학습 가능
• Budget Forcing 기법으로 추론 과정의 사고 토큰 수를 제어하여 반복 사고 및 검증 수행
• 반복 사고를 통해 오류를 줄이고 답변의 정확도를 높임

모델 구현과 평가

• Qwen 2.5-7B 모델에 S1 방법론 적용하여 사고 능력 강화 시도
• vLLM 라이브러리를 활용한 빠른 추론과 반복 사고 구현
• 반복 검증을 통해 모델의 추론 정확도 향상 확인