시험 자료를 따로 나눴는데도 성능이 부풀려질 수 있을까?
정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.
Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science
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정보 누출은 학습·평가 파일을 분리하는 것만으로 모두 막히지 않습니다. 자료를 가공하고 모형을 선택하는 전체 과정에서 경계를 지켜야 합니다.
Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science
숨은 연결 전제를 복원하는 연구는 “그 사람이 어떻게 추론했는가”와 “그 추론을 받아들여도 되는가”를 나누어 묻게 합니다.
The Argument Reasoning Comprehension Task: Identification and Reconstruction of Implicit Warrants
불가능세계 의미론은 모순된 믿음과 반가능 조건문을 모두 똑같이 참으로 만들지 않는 방법을 탐구합니다.
Impossible Worlds
Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
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
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