**매사추세츠 공과대학교(MIT)**의 연구에 따르면, **대규모 언어 모델(LLM)**은 복잡한 추론 작업에서 종종 어려움을 겪는다고 합니다. 예를 들어, 회계 분야의 LLM은 재무 보고서 요약에는 뛰어나지만, 시장 동향 예측과 같은 새로운 작업에는 실패할 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 연구원들은 **테스트 시간 훈련(test-time training)**이라는 기법을 사용하여 모델의 정확도를 6배 이상 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이 방법은 모델이 새로운 작업 예시를 통해 내부 매개변수를 일시적으로 업데이트하여 논리적 추론 능력을 향상시키는 것을 포함합니다. 이러한 발전은 LLM이 의료 진단이나 공급망 관리와 같이 계획이나 추상화가 필요한 복잡한 애플리케이션에 더 정확하게 적용될 수 있도록 할 것입니다.

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