본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 테스트 시간 계산(또는 추론)을 위한 검색 기반 접근법에 대한 종합적인 기술 검토를 제공합니다. 기존 연구들이 과제 정의, LLM 프로파일링, 검색 절차 세 가지 핵심 측면에서 서로 다른 관점을 가지고 있어 직접적인 비교가 어려운 점을 해결하기 위해, 본 논문은 이 세 측면에 대한 모듈화된 정의를 제시하여 다양한 LLM 추론 프레임워크의 정확한 비교를 가능하게 합니다. 또한, 기존 검색 알고리즘과의 차이점을 강조하고, 각 방법의 적용 가능성, 성능 및 효율성을 논의합니다. 최신 논문들을 포함하여 내용을 업데이트하였으며, 버전 간 차이점은 부록에 명시되어 있습니다.
