모델 추론을 사용하여 모델 응답 향상

일부 파운데이션 모델은 모델 추론을 수행할 수 있으며, 여기에서 더 크고 복잡한 작업을 수행하고 더 작고 간단한 단계로 나눌 수 있습니다. 이 프로세스를 사고 체인(CoT) 추론이라고도 합니다. 사고 추론 체인은 모델에 응답하기 전에 생각할 수 있는 기회를 제공하여 모델 정확도를 개선할 수 있습니다. 모델 추론은 다단계 분석, 수학 문제 및 복잡한 추론 작업과 같은 작업에 가장 유용합니다.

예를 들어, 수학 단어 문제를 해결할 때 모델은 먼저 관련 변수를 식별한 다음 주어진 정보를 기반으로 방정식을 구성하고 마지막으로 이러한 방정식을 해결하여 솔루션에 도달할 수 있습니다. 이 전략은 오류를 최소화할 뿐만 아니라 추론 프로세스를 더 투명하고 쉽게 따를 수 있도록 하여 파운데이션 모델의 출력 품질을 향상시킵니다.

모델 추론은 모든 태스크에 필요하지 않으며 지연 시간 증가 및 출력 토큰을 포함한 추가 오버헤드가 발생합니다. 추가 설명이 필요하지 않은 간단한 작업은 CoT 추론의 좋은 후보가 아닙니다.

일부 모델은 모델 추론에 할당된 출력 토큰 수를 구성할 수 없습니다.

모델 추론은 다음 모델에 사용할 수 있습니다.