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A Taxonomy for Next-gen Reasoning - Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai

Published:  at  08:46 AM
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영상 링크: A Taxonomy for Next-gen Reasoning — Nathan Lambert, Allen Institute (AI2) & Interconnects.ai
채널명: AI Engineer

차세대 추론 모델 분류 체계: Nathan Lambert(AI2, Interconnects.ai) 발표 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

현재 언어모델 연구의 성숙과 ‘새로운 방향성’ 모색이 중요해짐

추론 중심 언어모델이 실질 응용 분야를 빠르게 확장하고 있음

성능 그래프와 벤치마크: 01~03모델류를 통해 ‘추론 방식’이 파급력을 입증함

차세대 추론 모델을 위한 4가지 분류 체계(스킬·캘리브레이션·전략·추상화)가 필요함

기존 RL[강화학습] 기반 언어모델의 한계와 multi-turn, 도구 통합의 복잡성 증가

최신 벤치마크·모델 성능 개선의 핵심 원인이 ‘새 training 유형 도입’에 있음

과도한 ‘추론 노력’(Overthinking) 문제: 토큰 소비와 사용자 경험의 심각한 부담

기획·계획(Planning)능력은 아직 모델 내재화가 부족하여 주로 ‘프롬프트 설계’에 의존하고 있음

복잡한 응용에서는 메모리/맥락 관리, 병렬 연산 등 고차원적 계획 수립이 중요하며, ‘병렬 컴퓨트’가 성장동력임

새로운 스킬·계획 능력 부여를 위한 데이터, 파이프라인, 검증, 안정 인프라의 실제적 연구단계 정리

RL 및 post-training 투자량이 기존 사전학습 못지않게 급증, DeepSeek·OpenAI의 구체적 수치로 증명됨

향후 전망: RL/계획/추상화/병렬계산 등 ‘진짜’ 모델 개선은 인간식 데이터/알고리즘 개발에 달려 있음


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