클레어-리서처 - 레이서가 도입한 새로운 추론 모델

클리어리소너란 무엇인가요?

Klear-Reasoner는 Racer에서 도입한 고성능 추론 모델로, Qwen3-8B-Base를 기반으로 개발되었습니다. 오랜 기간의 사고 체인 감독 미세 조정과 강화 학습을 통해 훈련된 Klear-Reasoner는 수학적 및 코드화된 추론에 탁월합니다. Klear-Reasoner의 핵심 혁신은 잘린 그라데이션 정보를 보존하여 모델의 탐색 능력과 부정 샘플의 수렴 속도를 획기적으로 개선하는 GPPO 알고리즘입니다. 클레어-리소저는 AIME, LiveCodeBench와 같은 벤치마크에서 8B 모델 중 최상위권에 도달하며 뛰어난 성능을 입증했습니다. 복잡한 수학 문제를 해결하고 고품질 코드 스니펫을 생성하는 기능을 갖춘 Klear-Reasoner는 교육, 소프트웨어 개발 및 핀테크 분야에서 널리 사용되며 추론 모델 개발을 위한 귀중한 참조 및 재현 가능한 경로를 제공합니다.

클레어-리소서의 특징

• 수학적 추론복잡한 수학 문제 해결에 탁월한 모델로, 학생들이 수학을 더 잘 이해하고 마스터할 수 있도록 명확한 해결책과 단계를 제공합니다.
• 코드 생성 및 추론개발자가 기능 모듈을 빠르게 구현하는 데 도움이 되는 고품질 코드 스니펫을 생성합니다.
• 긴 사고 사슬 추론긴 사고 사슬을 기반으로 한 감독된 미세 조정 및 강화 학습은 다단계 추론에서 모델의 성능을 개선하고 복잡한 추론 작업의 처리를 지원할 수 있습니다.
• 데이터 품질 최적화모델의 탐색 기능을 향상시키기 위해 일부 오류 샘플을 유지하면서 학습 중에 고품질 데이터 소스의 우선 순위를 지정합니다.

클리어 리소서의 핵심 이점

• 효율적인 교육 방법긴 사고 사슬 감독 미세 조정과 강화 학습을 결합하여 이 두 가지를 최대한 활용하는 이 모델은 복잡한 추론 작업에 탁월하며 고성능 추론의 토대를 마련합니다.
• 혁신적인 GPPO 알고리즘그라데이션 작동 중지를 통한 클립과 그라데이션 역전파 분리, 모든 토큰 그라데이션 정보 유지, 모델 탐색 기능 및 음의 샘플 수렴 속도 개선, 학습 효율을 크게 최적화합니다.
• 강력한 추론이 모델은 수학적 추론과 코드 추론에 탁월하고 어려운 수학 경시 대회를 풀고 고품질 코드 조각을 생성하여 교육, 소프트웨어 개발 및 기타 분야에 적용 가능하며 응용 전망이 유망합니다.
• 데이터 품질과 탐색 용량 간의 균형이 모델은 고품질 데이터 소스를 우선시하는 동시에 탐색을 향상시키기 위해 일부 오류 샘플을 유지합니다.
• 오픈 소스 및 재현성클레어-리소서의 교육 내용과 전체 과정이 공개되며, 학술 교류와 기술 발전을 촉진하기 위해 오픈 소스 리소스와 상세 문서가 제공됩니다.

클레어-리소서의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

• GitHub 리포지토리:: https://github.com/suu990901/KlearReasoner/
• 허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/Suu/Klear-Reasoner-8B
• arXiv 기술 논문:: https://arxiv.org/pdf/2508.07629

클레어-리소서가 적합한 사람

• 학생수학 퍼즐을 풀고, 문제 해결을 위한 세부 단계를 익히고, 수학에 대한 이해와 숙달을 향상시킬 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발자소프트웨어 개발자는 고품질 코드 스니펫을 생성하고 기능 모듈을 빠르게 구현하며 개발 효율성과 코드 품질을 개선할 수 있습니다.
• 핀테크 실무자핀테크 실무자는 위험 평가 및 예측을 위해 금융 데이터를 분석하여 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• (과학) 연구원연구원들은 복잡한 데이터 분석을 통해 논리적 추론을 도출하고 연구 효율성을 향상시킵니다.
• 지능형 고객 서비스 팀지능형 고객 서비스 팀은 복잡한 사용자 질문에 빠르고 정확하게 답변하여 사용자 경험과 문제 해결의 효율성을 개선합니다.