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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

긴 문서의 가운데 근거도 AI가 똑같이 찾을까?

같은 정답 문서를 9개 묶음의 앞·가운데·끝으로 옮기는 통제 실험으로, 문맥 수용 길이와 실제 근거 사용 능력을 구분합니다.

관련 문서를 찾으면 AI 답도 근거가 충분할까?

검색 문서의 주제 관련성과 생성 문장의 직접 지지·완전성을 나눠, 인용이 붙은 답을 주장 단위로 검사합니다.

인공지능(AI)가 쓴 풀이가 실제 판단 과정을 그대로 보여 줄까?

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

AI의 다음 말은 왜 달라질까?

작은 후보 확률표를 조작하며 문맥, 선택, 사실 확인을 구분합니다.