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
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
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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
그래프의 숫자는 같아도 위치·길이·각도·넓이 가운데 어떤 시각 과제를 요구하느냐에 따라 판독 정확도가 달라집니다.
Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods
P-FOLIO는 0~20단계의 사람이 쓴 증명 연쇄를 제공해 최종 분류와 단계 규칙 평가를 분리합니다.
P-FOLIO: Evaluating and Improving Logical Reasoning with Abundant Human-Written Reasoning Chains
유한한 성공·실패 수열에서 성공 연속구간 뒤의 시행만 고르면 조건부 성공률 추정치가 아래로 치우칠 수 있습니다.
Surprised by the Hot Hand Fallacy? A Truth in the Law of Small Numbers
두 사전등록 실험을 통해 선의 위치 평균 추정이 변동성이 큰 구간 쪽으로 편향될 수 있고 점 표시가 그 편향을 줄일 수 있음을 설명합니다.
The Impact of Unequal Variability on the Perception of Line Graphs
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