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
게시 2026-09-26 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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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
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
TruthfulQA가 모방된 오정보를 겨냥해 구성한 817개 질문과 당시 모델 결과를 읽고, 진실성과 정보성을 따로 평가합니다.
TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods

사람 수·기록 수·시험 비율을 바꾸어 기록 단위 무작위 분할에서 같은 사람이 양쪽에 걸칠 가능성을 계산합니다.

한 번의 성공 확률과 시도 횟수를 바꾸어 한 번 성공할 가능성과 단일 시도 실력을 분리합니다.
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