중국 AI가 미국 AI보다 잘하는 인지과학적 이유 (LLM + Cognitive Science) 논문 리뷰

🚀 언어 모델의 자기 개선(Self-Improvement)은 어떻게 이루어질까? 🤖
최신 연구에서는 특정 인지 행동(Cognitive Behaviors)이 강화 학습(RL)에서 모델의 성능 향상을 결정짓는 중요한 요소라는 사실을 밝혔습니다.

1:06 테스크 정의
1:33 4가지 인식론 접근법
2:42 중국 (Qwen) vs 미국 (Llama)
3:35 강화학습 퍼포먼스 비교
4:30 인식론 4가지에 대한 튜닝
5:12 Empty CoT
7:03 Incorrect CoT
8:07 인식론 데이터의 중요성
9:20 결론

💡 이 영상에서는 다음을 다룹니다:
✅ Qwen-2.5-3B vs. Llama-3.2-3B: 왜 성능 차이가 날까?
✅ 되돌아가기(Backtracking), 검증(Verification)이 왜 중요한가?
✅ 정답이 틀려도 올바른 사고방식이 있다면 성능이 향상될 수 있을까?
✅ 사전 훈련 데이터에서 인지 행동을 강조하면 어떤 변화가 있을까?

📊 실험을 통해 프라이밍(Priming)이 Llama 모델을 어떻게 향상시키는지 확인해보세요!
이 연구가 향후 AI의 사고 방식 개선에 어떻게 활용될지 궁금하다면 끝까지 시청해주세