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프린스턴 연구진, 4B LLM으로 체스 Elo 2700 달성 및 추론 경로 시각화 성공
소규모 모델로도 복잡한 논리적 과제 수행이 가능함을 증명. 추론 및 학습 기법은 로보틱스나 에이전트 활용 분야에 응용 가능성 높음.
원문 제목 Princeton researchers train a 4B LLM to reach 2700 Elo in chess (with no signs of a plateau when they stopped training) and can explain its moves accurately. They say the training technique can also be applied to other games, robotics, and computer use
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