대규모 강화 학습으로 LLM의 추론 능력을 향상시키는 새로운 접근법 이 논문은 대규모 강화 학습(rl)을 통해 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 방법을 제안합니다. 특히, supervised fine-tuning 없이 새로운 러닝 모델을 접근하는 가능성을 탐구합니다. 목차 논문의 목표와 차별성 기존 연구의 한계 RL 기반 추론 학습의 필요성 결론 DeepSeek-R1 개요 모델 구조 및 특징 RL 없는 학습 과정 모델 개발 및 파이프라.. 카테고리 없음 2025.01.28
