긴 글을 넣을 수 있는 인공지능(AI)는 중간에 있는 근거도 잘 찾을까?
긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
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긴 문맥 처리 연구는 입력 길이와 실제 정보 활용을 구별합니다. 같은 근거의 위치를 바꾸는 평가가 왜 필요한지 살펴봅니다.
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
네 연구에서 낮은 수행과 큰 자기평가 오차가 함께 나타났습니다. 집단 패턴을 개인 낙인으로 바꾸지 않는 해석이 중요합니다.
Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One's Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments
폴리로그 연구는 다자 토론을 여러 입장·역할·연합이 변하는 상호작용으로 봅니다.
Argumentative Polylogues in a Dialectical Framework: A Methodological Inquiry
PERSPECTRUM은 주장별 다양한 관점과 근거를 연결하는 과제를 만들고 자동화의 어려움을 측정했습니다.
Seeing Things from a Different Angle: Discovering Diverse Perspectives about Claims
Llemma는 수학·과학·형식 코드로 계속 사전학습해 여러 과제에서 강한 성능을 보였지만 정답성과 기계검증은 구분됩니다.
Llemma: An Open Language Model for Mathematics
641–645 / 1575편