새로운 연구 결과 공개 🎓\n\n상하이 교통대학교의\n연구자들이 흥미로운\n사실을 발견했어요.\n바로 대규모 언어 모델\n(LLM)이 방대한 데이터가\n아니라 소수의 잘 구성된\n예제로도 복잡한\n추론 작업을 수행할 수\n있다는 점이죠. \n\n## ‘Less is More’ 접근법 💡\n\n기존에는 수 만 개의\n훈련 사례가 필요하다고\n생각했지만, 이번 연구는\n’적게, 그러나 정교하게’\n훈련하면 된다는\n사실을 보여주고 있어요.\n이 방법은 모델의\n사전 학습 단계에서\n얻은 지식을\n최대화하게 해줍니다.\n\n## 데이터 효율성의 향상 🚀\n\n연구팀은 LIMO라는\n새로운 개념을 제안합니다.\n이 방법을 통해 수백