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AlphaProof는 Lean 검증 환경, 대규모 자기학습과 문제별 시험시점 강화학습을 결합해 2024 IMO 비기하 5문제 중 3문제를 풀었지만 막대한 계산비용과 형식화 범위가 제한입니다.
Olympiad-level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning
입력 단서를 하나만 바꾸고 답과 설명을 함께 대조해, 그럴듯한 이유와 관찰 가능한 영향 요인을 구분합니다.
사고 사슬에 오류·바꾸어 쓰기·삭제를 가한 개입 연구는 모델과 과제에 따라 답이 풀이에 의존하는 정도가 크게 다름을 보였습니다.
Measuring Faithfulness in Chain-of-Thought Reasoning
마일스 터핀 등의 연구는 언어모델이 출력한 단계별 설명이 답에 영향을 준 요인을 충실하게 드러내는지 묻습니다. 저자들은 입력의 편향 요소가 답에 영향을 주었는데도 설명에서는 그 영향이 언급되지 않는 사례를 보고합니다. 설명의 설득력과 판단 이유에 대한 충실성을 구분해 읽을 수 있는 논문입니다.
언어모델은 생각한 대로 항상 말하지 않는다 — Language Models Don’t Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting
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