LLM 추론 성능을 높이는 8가지 방법: 인프런스 최적화 전략

요약

구글, OpenAI, Anthropic 등 주요 기업에서 사용하는 추론 단계에서의 LLM 성능 향상 기법 8가지를 소개합니다. 첫째, 'Chain of Thought'는 단계별 사고를 유도하며, 'Majority voting'은 여러 답변 중 빈도수가 높은 결과를 채택합니다. 둘째, 'Best-of-N'과 'Beam search'는 리워드 모델을 통해 답변을 평가하고 최적의 결과를 선별하지만, 과도한 최적화 시 오류가 발생할 수 있습니다. 셋째, 모델이 스스로 내부 추론 시간을 갖는 'Extended thinking'과 자가 비평을 수행하는 'Self-refinement' 기법이 있습니다. 마지막으로 'Tree of thought'와 'MCTS'는 답변의 경로를 탐색하고 추적하며 문제 해결 능력을 높입니다. 이러한 추론 최적화 기법들은 모델 재학습 없이도 프롬프트나 오케스트레이션 단계에서 적용 가능하여 비용 효율적인 성능 개선이 가능합니다.

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