풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?
Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

관심 주제로 찾아보기
Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Program of Thoughts는 언어모델이 계산까지 문장으로 이어 쓰는 대신, 추론을 실행 가능한 프로그램으로 표현하고 계산은 외부 실행기에 맡깁니다.
Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks
GSM8K와 학습된 검증기는 풀이 생성과 후보 선택을 분리해 다단계 산술 추론을 개선하는 방법과 그 한계를 보여 줍니다.
Training Verifiers to Solve Math Word Problems
정체성 맥락에서는 높은 수리력이 선택적 자료 해석을 강화할 수 있습니다.
Motivated Numeracy and Enlightened Self-Government
자기일관성 방법은 다양한 풀이 경로에서 최종 답을 모읍니다. 정답률 개선과 답의 논리적 보증을 구별하고, 반복 답변의 독립성도 따져 봅니다.
Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
1–5 / 7편