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같은 질문을 다시 하면 AI도 같은 답을 고를까?

후보 점수가 같아도 선택 규칙의 무작위성에 따라 실행 결과가 달라질 수 있습니다. 온도·시드·횟수를 바꿔 분포와 재현성을 확인합니다.

인공지능(AI)가 확신이 낮은 답을 보류하면 정확도는 어떻게 달라질까?

AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.

Language Models (Mostly) Know What They Know

긴 문맥을 읽는 인공지능(AI)는 가운데 근거도 똑같이 찾을까?

긴 문맥 모델도 근거 위치에 따라 성능이 달라졌습니다. 문서 수와 위치를 바꾸는 교육 모형으로 강건성을 점검합니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

AI가 여러 번 시도해 하나를 맞히면 한 번의 실력도 같은 걸까?

한 번의 성공 확률과 시도 횟수를 바꾸어 한 번 성공할 가능성과 단일 시도 실력을 분리합니다.

인공지능(AI)가 식을 프로그램으로 쓰면 계산 실수는 줄어들까?

Program of Thoughts는 언어모델이 계산까지 문장으로 이어 쓰는 대신, 추론을 실행 가능한 프로그램으로 표현하고 계산은 외부 실행기에 맡깁니다.

Program of Thoughts Prompting: Disentangling Computation from Reasoning for Numerical Reasoning Tasks