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긴 글을 받아들일 수 있는 AI가 그 안의 정보를 고르게 활용하는지는 별개의 질문입니다. 류와 동료들의 2024년 논문은 답을 담은 정보의 위치를 바꾸며 당시 언어 모델의 수행을 비교합니다.
긴 입력의 중간에서 놓치는 정보 — Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.
Language Models (Mostly) Know What They Know
긴 문맥 모델도 근거 위치에 따라 성능이 달라졌습니다. 문서 수와 위치를 바꾸는 교육 모형으로 강건성을 점검합니다.
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.
Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting
SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.
SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models
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