대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 수학 및 과학 추론과 같은 복잡한 작업을 해결하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 모델은 답변으로 즉시 이동하는 것이 아니라 논리적인 사고 과정을 시뮬레이션하는 중간 단계를 통해 추론합니다. 이 기술은 추론 정확도를 향상시키고 오류를 더 명확하게 합니다. 이러한 사고 연쇄의 역할을 이해하는 것은 LLMs의 성능을 향상시키는 데 중요합니다. 최근에는 ReasonFlux-PRM과 같은 궤적 인식 보상 모델이 도입되어 LLM에서 이러한 사고 연쇄를 향상시키고 있습니다.

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