테스트 타임 컴퓨트

테스트 타임 컴퓨트 개요

테스트 타임 컴퓨트 개념

• 추론 단계에서 동적 계산 자원 할당을 통해 모델 성능을 최적화하는 기술
• 기존 모델 스케일링 접근법과 달리 파라미터 확장 대신 추론 시 연산량을 가변 조절함으로써, 동일 아키텍처에서도 문제 난이도에 따른 효율적 자원 관리가 가능
  • 훈련 시간 계산(Train-Time Compute) 대비 추론 단계 계산 최적화

테스트 타임 컴퓨트 배경

• 데이터 고갈 문제: 대규모 학습 데이터 확보의 물리적 한계
• 에너지 효율성 요구: 100B+ 파라미터 모델의 환경 부담 증가
• 엣지 컴퓨팅 수요: 모바일 기기에서의 실시간 추론 필요성
• LLM 스케일링 한계: 단순 모델 확장의 성능 한계 돌파 필요

테스트 타임 컴퓨트 구성도, 구성요소, 적용방안

테스트 타임 컴퓨트 구성도

테스트 타임 컴퓨트 구성요소

구분	내용	비고
난이도 평가 모듈	쉬운 문제에서 최소계산, 어려운 문제에서 병렬 계산	최적의 답안 도출
Proposer	다중 후보 답안 생성, 가능성 탐색	몬테카를로 트리 탐색
Verifier	답안의 정확도, 신뢰도 평가 후 오류 최소화	과정 검증(PRM), 결과 검증(ORM)
피드백 루프	오류 패턴 자가 수정 메커니즘	강화학습 기반 최적화

테스트 타임 컴퓨트 적용방안

구분	내용	비고
Best-of-N Sampling	N개 답안 생성 후 최상위 선택	계산 비용 대비 효율 균형 필요
Beam Search	상위 K개 경로 유지하며 탐색	PRM과 결합시 성능 향상
STaR 알고리즘	자기 주도적 추론 개선	실시간 지식 습득 가능
동적 컴퓨트 할당	문제 난이도에 자원 조정	Easy: 1-4회, Hard: 16-256회 반복
멀티모달 통합	텍스트+코드+시각 데이터 협업	HuggingFace 다중 검증기 모델

테스트 타임 컴퓨트 발전방향

• PRM(Process Reward Model) 고도화
  • 계층적 점수화(Hierarchical Scoring): 추론 단계별 가중치 차등 적용
  • 교차 검증 메커니즘: 다중 PRM 앙상블을 통한 편향 감소
• 에지 컴퓨팅 통합
  • 분산 검증 아키텍처: 모바일 디바이스-클라우드 협업
  • 양자화 기반 경량화: 8비트 PRM 모델 개발