열심히 일한 당신 떠나라 열심히 일한 당신 떠나라

https://arxiv.org/pdf/2505.20282이 연구는 하나의 레이블 없는 데이터를 사용하여 대규모 언어 모델의 성능을 상당히 향상시킬 수 있는 새로운 학습 후 패러다임인 원샷 엔트로피 최소화를 제안합니다. 저자들은 광범위한 실험을 통해 이 비지도 방식이 수천 개의 데이터와 세심하게 설계된 보상을 사용하는 전통적인 강화 학습 방법과 필적하거나 그 이상의 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다. 또한 엔트로피 최소화는 훨씬 빠르게 수렴하며, 모델의 자신감을 높여 추론 능력을 강화합니다. 이 결과는 대규모 언어 모델의 학습 후 접근 방식에 대한 새로운 사고를 촉발할 수 있습니다.NotebookLM: https://notebooklm.google.com/notebook/502fe9d1-5205-4266..