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검색 결과36건

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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

내용은 그대로인데 먼저 놓인 답을 고른다면 판정은 얼마나 믿을 수 있을까요? 두 순서의 결과를 비교하는 가상 실험을 해 봅니다.

Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

MATH 데이터셋은 7개 분야·5단계 난이도의 경시 문제와 단계별 풀이를 함께 제공하며 평가 범위와 풀이 검사의 중요성을 보여 줍니다.

Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

PutnamBench는 640개 대학 수학문제를 Lean 4·Isabelle과 일부 Coq로 1,692회 형식화해 언어별 자동증명기의 강점과 난도를 비교했습니다.

PutnamBench: Evaluating Neural Theorem-Provers on the Putnam Mathematical Competition

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.

MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis

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