Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models
Created by
Haebom
저자
Qiguang Chen, Libo Qin, Jinhao Liu, Dengyun Peng, Jiannan Guan, Peng Wang, Mengkang Hu, Yuhang Zhou, Te Gao, Wanxiang Che
개요
본 논문은 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 향상에 중요한 역할을 하는 장쇄 사고 과정(Long CoT)에 대한 종합적인 분석을 제공합니다. 기존의 단쇄 사고 과정(Short CoT)과의 차이점을 명확히 규정하고, 장쇄 사고 과정의 주요 특징인 심층 추론, 광범위한 탐색, 실행 가능한 반성 등을 분석합니다. 또한, 과잉 사고(overthinking) 및 테스트 시간 확장(test-time scaling)과 같은 현상들을 조사하고, 다모달 추론 통합, 효율성 개선, 향상된 지식 프레임워크 등 미래 연구 방향을 제시합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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장쇄 사고 과정(Long CoT)과 단쇄 사고 과정(Short CoT)의 차이점을 명확히 구분하고 새로운 분류 체계를 제시함으로써 LLM 추론 연구의 기반을 마련했습니다.
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장쇄 사고 과정의 핵심 특징(심층 추론, 광범위한 탐색, 실행 가능한 반성)을 밝히고, 이를 통해 복잡한 문제 해결에 대한 이해를 높였습니다.
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과잉 사고 및 테스트 시간 확장과 같은 현상에 대한 통찰력을 제공했습니다.
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다모달 추론, 효율성 개선, 지식 프레임워크 개선 등 미래 연구 방향을 제시하여 LLM 추론 연구의 발전에 기여할 것입니다.
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한계점:
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아직 장쇄 사고 과정에 대한 연구가 초기 단계이므로, 더욱 심층적인 분석과 실험적 검증이 필요합니다.
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제시된 미래 연구 방향들이 실제로 구현되고 효과를 보일지는 추가적인 연구가 필요합니다.
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본 논문은 주로 기존 연구 결과를 종합하고 분석하는데 초점을 맞추고 있으므로, 새로운 실험 결과나 이론적 발견은 제한적입니다.
