제목 "연구자들이 추론 작업을 위한 LLM 훈련에 많은 데이터가 필요하지 않다는 것을 발견하다"는 VentureBeat에서 대규모 언어 모델(LLM)을 추론 작업에 훈련시키는 데 있어 중요한 돌파구를 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

주요 발견
- 연구자들은 추론 작업을 위한 LLM을 훈련시키기 위해 많은 양의 데이터가 필요하지 않다는 것을 발견했습니다. 이는 이러한 작업에서 높은 성능을 달성하기 위해 대규모 데이터셋이 필수적이라는 기존의 통념에 도전하는 결과입니다.

EURUS 모델
- 이 연구는 추론을 위해 최적화된 LLM인 EURUS를 소개합니다. 이 모델들은 Mistral-7B, Llama-3-8B, Mixtral-8x22B와 같은 기존 모델에서 미세 조정되었습니다. 특히 EURUS 모델, 특히 EURUX-8X22B는 다양한 추론 벤치마크에서 뛰어난 성과를 보여주며, GPT-3.5 Turbo와 같은 모델보다 우수한 성능을 기록했습니다.

ULTRAINTERACT 데이터셋
- EURUS의 성공은 ULTRAINTERACT라는 새롭게 정리된 데이터셋 덕분입니다. 이 데이터셋은 복잡한 추론 작업을 위해 설계되었으며 다음을 포함합니다:
- 다양한 계획 전략을 가진 추론 체인.
- 환경과의 다중 상호작용 경로 및 비평.
- 선호 학습을 위한 긍정적 및 부정적인 대응 쌍.

선호 학습
- 연구는 전통적인 선호 학습 알고리즘이 일반 대화에 비해 추론 작업에는 그렇게 효과적이지 않을 수 있음을 강조합니다. 이는 추론 작업에서 정답의 공간이 잘못된 답변의 공간보다 훨씬 작기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 긍정적 반응의 보상의 절대값을 증가시키는 새로운 보상 모델링 목표를 개발하였으며, 이는 성과를 향상 시켰습니다.

의의
- 이러한 발견은 양이 아닌 고품질의 타겟 데이터가 추론 작업에 LLM을 훈련하는 데 있어 더 중요할 수 있음을 시사합니다. 이는 방대한 데이터셋 없이도 전문가적인 추론 작업을 위한 LLM 개발 및 미세 조정이 더 실현 가능해질 수 있음을 나타냅니다.

이번 연구는 LLM의 개발과 훈련에 중요한 의의를 가지며, 집중적이고 고품질의 데이터가 대량의 데이터보다 강력한 성능을 달성하는 데 더 효과적일 수 있음을 보여줍니다.