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풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

Wei 등의 연쇄 사고 촉진 연구를 모델 규모별로 읽고, 풀이 형식과 실제 추론 능력을 구분합니다.

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

풀이 예시를 많이 보여 주면 스스로 풀 수 있게 될까?

완성 풀이가 초보자의 탐색 부담을 줄이는 이유와, 예시를 연습 문제·자기설명·점진적 빈칸과 연결해야 하는 이유를 종합 연구에서 살펴봅니다.

Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research

완성된 풀이를 보여 주기만 하면 초보자가 배울까?

Atkinson·Derry·Renkl·Wortham은 풀이예시 연구를 인지부하 관점에서 종합해 예시-문제 쌍, 단계 표지, 자기설명과 점진적 빈칸의 설계 원리를 제안했습니다.

Learning from Examples: Instructional Principles from the Worked Examples Research

풀이 예시를 보여 주면 작은 인공지능(AI)도 추론을 잘하게 될까?

작은·중간·큰 모형에서 표준 답과 풀이 예시의 가상 성능 차이가 다르게 나타나는 계단형 그래프.

풀이 예시를 많이 보여 주면 스스로 풀 수 있게 될까?

완성 풀이 네 단계에서 한 단계씩 빈칸이 늘어나 독립 풀이로 이동하는 과정을 왼쪽에서 오른쪽으로 보여 주는 도식.