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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
그림을 읽고 설명하는 AI와 함께 생각하려면 무엇을 확인해야 할까요? 시각 인식, 관계의 표현, 결론의 검토를 나누어 살펴봅니다. 가상 AI 답변의 조건과 화살표를 직접 고치고, 같은 자료에서 결론이 달라질 수 있는 경우를 비교하며 생각그림연구소의 다음 연구를 열어 갑니다.
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공통 문제, 체계별 형식화, 검증 성공를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
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