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검색 결과43건

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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

생각의 나무는 중간 풀이를 여러 갈래로 만들고 평가하여 탐색합니다. 유망하다는 판단과 실제 정답 검사는 따로 보아야 합니다.

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

외부 정답 정보가 있는 교정과 AI의 내적 자기교정은 다른 조건입니다. 답이 바뀐 횟수보다 어떤 방향으로 바뀌었는지를 확인해 봅니다.

Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

LogicBench는 25개 추론 패턴을 명제·1차·비단조 논리로 나눠, 정답률 하나가 숨기는 규칙별 실패를 드러냅니다.

LogicBench: Towards Systematic Evaluation of Logical Reasoning Ability of Large Language Models

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

RobustLR는 최소 논리 편집과 동치 변환으로 연역 모델의 일관성을 검사했고, 학습된 모델들이 특히 부정에서 흔들림을 보였습니다.

RobustLR: A Diagnostic Benchmark for Evaluating Logical Robustness of Deductive Reasoners

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

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