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Turpin 등의 연구를 통해 연쇄적 사고 설명이 그럴듯해도 입력의 편향 단서를 충실히 드러내지 않을 수 있음을 살펴봅니다.
Language Models Don't Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting
결정 규칙은 그대로 둔 채 보기 순서와 무관한 장식을 바꾸어, 선택과 설명 근거가 함께 유지되는지 검사합니다.
PrOntoQA 분석은 개별 추론 정확성과 여러 갈래에서 목표 경로를 찾는 증명 계획을 분리합니다.
Language Models Are Greedy Reasoners: A Systematic Formal Analysis of Chain-of-Thought
P-FOLIO는 0~20단계의 사람이 쓴 증명 연쇄를 제공해 최종 분류와 단계 규칙 평가를 분리합니다.
P-FOLIO: Evaluating and Improving Logical Reasoning with Abundant Human-Written Reasoning Chains
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
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