연구진이 LLM 훈련 시 '기억 창(Memorization Window)' 신호를 활용하여 데이터 재사용 시점을 결정하는 새로운 훈련 패러다임을 제안했어요. 기존 훈련 방식보다 데이터 반복 횟수를 늘려도 모델 성능이 향상되며, 4회 훈련 제한을 넘어선 효과를 보였어요. 기억 기반 훈련 스케줄링을 통해 LLM 훈련을 더 효율적으로 만들 수 있으며, 데이터 재사용 예산을 결정하는 데 도움을 줄 수 있을 거예요.