인공지능(AI)가 계산을 프로그램에 맡기면 어떤 오류가 남을까?
프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.
PAL: Program-aided Language Models
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프로그램 보조 언어모델은 문제 해석과 계산 실행의 역할을 나눕니다. 실행이 성공해도 문제를 제대로 옮겼는지 확인해야 하는 이유를 알아봅니다.
PAL: Program-aided Language Models
ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
Argument Interchange Format의 정보 노드와 도식 적용 노드를 통해 문장 내용과 추론 행위를 분리해야 논증 구조를 교환·확장할 수 있음을 살펴봅니다.
Towards an argument interchange format
핵심점 분석은 논증을 대표 문장에 연결하고 빈도를 세지만 소수 의견과 매칭 오류를 함께 보아야 합니다.
Quantitative Argument Summarization and Beyond: Cross-domain Key Point Analysis
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
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