다음 토큰 예측 모델의 한계를 넘어서 인간의 지능을 모델링할 수 있는 새로운 방법은 무엇일까요?
다음 토큰 예측 모델의 한계를 극복하고 인간의 지능을 모델링하는 새로운 방법으로는 "teacherless training"이나 "reversed training"과 같은 대안적인 훈련 방법을 고려할 수 있습니다. "teacherless training"은 모델이 미래 토큰을 예측하도록 강제하는 대신, 모델이 주어진 정보만을 활용하여 미래 토큰을 예측하도록 하는 방법입니다. 이를 통해 모델이 간단한 속임수를 사용하지 않고 실제로 문제를 해결하는 방법을 학습할 수 있습니다. 또한, "reversed training"은 모델이 실제 경로의 역순을 예측하도록 훈련시킴으로써 모델이 미래를 미리 계획할 필요 없이 문제를 해결할 수 있도록 하는 방법입니다. 이러한 대안적인 훈련 방법은 모델이 미래를 미리 고려하거나 계획하는 능력을 향상시키고, 다음 토큰 예측 모델의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.