Don't Overthink It: A Survey of Efficient R1-style Large Reasoning Models
Created by
Haebom
저자
Linan Yue, Yichao Du, Yizhi Wang, Weibo Gao, Fangzhou Yao, Li Wang, Ye Liu, Ziyu Xu, Qi Liu, Shimin Di, Min-Ling Zhang
개요
본 논문은 대규모 추론 모델(LRM), 특히 DeepSeek R1과 같은 모델의 발전과 함께 나타나는 '과도한 추론(overthinking)' 문제를 다룹니다. 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 달리, LRM은 장쇄 사고 과정과 강화 학습을 통한 자기 반성 메커니즘을 통해 논리적 추론 및 의사 결정 능력을 향상시키지만, 이로 인해 불필요하게 긴 추론 과정을 생성하는 문제가 발생합니다. 따라서 본 논문은 모델 성능과 추론 능력을 저해하지 않으면서 추론 경로의 길이를 줄이는 효율적인 추론 방법에 대한 최신 연구 동향을 체계적으로 검토합니다. 연구는 단일 모델 최적화와 모델 협업이라는 두 가지 방향으로 분류하여 제시하며, 관련 연구들을 정리한 공개 GitHub 저장소를 제공합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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LRM의 '과도한 추론' 문제에 대한 체계적인 분석 및 해결 방안 모색.
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단일 모델 최적화 및 모델 협업이라는 두 가지 효율적인 추론 방법의 분류 제시.
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효율적인 추론 방법 연구의 최신 동향을 추적하는 공개 GitHub 저장소 제공.
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한계점:
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본 논문 자체는 새로운 효율적인 추론 방법을 제시하지 않고 기존 연구들을 정리 및 분류하는 데 초점.
