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가장 그럴듯한 다음 말이 사실일까?

다음 토큰 후보를 고르는 계산과 원문·자료를 대조해 사실을 확인하는 절차를 분리합니다.

중간 추론을 보여 주면 AI의 정답률은 달라질까

제이슨 웨이 등의 연구는 풀이의 중간 단계를 포함한 예시를 언어모델에 보여 주는 방법을 조사합니다. 저자들은 세 언어모델을 대상으로 산술·상식·기호 추론 과제에서 성능 개선을 보고했습니다. 읽기의 초점은 설명이 길어졌다는 인상보다 어떤 비교 조건에서 정답률이 달라졌는지에 두면 좋습니다.

사고 사슬 프롬프팅은 대규모 언어모델의 추론을 이끌어 낸다 — Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

관계가 빽빽해지면 선 그림보다 행렬이 더 읽기 쉬울까?

그래프 밀도, 과제 종류, 표상 선택를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.

재미있는 문제를 만들기 전에 어떤 답을 능력의 증거로 볼지 정해야 할까?

능력 주장, 관찰할 증거, 과제 조건을 순서대로 연결한 LTCT 설계 예시. 부등호는 왼쪽에서 오른쪽의 배치 순서.

전문가라면 판단 편향에서 자유로울까?

전문 지식, 과제 조건, 편향 증거를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.