복잡한 문제 해결의 도전 대형 언어 모델(LLM)은 특히 복잡한 추론 작업을 수행할 때 사실적 및 논리적 오류가 발생하기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 일반적으로 검증기 또는 보상 모델을 사용하여 LLM이 생성한 여러 응답 중에서 가장 정확한 답변을 평가하고 선택합니다. 최근 구글 딥마인드, 토론토 대학교, 밀라, UCLA의 연구자들은 LLM의 생성 능력을 활용하여 더 효과적인 검증기를 만드는