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AI가 한글 10자를 10바이트로 잘라도 될까?

문자 수와 저장 바이트 수는 같지 않습니다. 문자열과 한도를 바꿔 다중 바이트 문자를 중간에서 자르면 어떤 문제가 생기는지 확인합니다.

인공지능(AI)의 자세한 풀이가 실제 판단 이유를 숨길 수도 있을까?

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

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

인공지능(AI)에게 같은 질문을 여러 번 하면 꾸며낸 사실을 찾을 수 있을까?

SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.

SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models

말을 더 그럴듯하게 하는 인공지능(AI)가 더 진실한 답을 할까?

TruthfulQA가 모방된 오정보를 겨냥해 구성한 817개 질문과 당시 모델 결과를 읽고, 진실성과 정보성을 따로 평가합니다.

TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods