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[논문 리뷰] (NIPS '22) Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

1. Introduction모델의 규모를 단순히 키우는 것만으로는 산술적 추론(arithmetic reasoning), 상식적 추론(commonsense reasoning), 기호적 추론(symbolic reasoning)과 같은 복잡한 논리적 문제를 해결하는 데 충분하지 않음대형 언어 모델의 추론 능력을 활성화할 수 있는 간단한 방법을 탐구. 이 방법은 두 가지 핵심 아이디어에서 출발산술적 추론 기술은 최종 정답을 도출하는 과정에서 자연어 기반의 논리적 사고 과정(natural language rationales)을 생성하는 방식에서 이점을 얻을 수 있음cf) 이전 연구에서는 모델이 자연어 기반의 중간 단계를 생성하도록 학습하는 방식을 제안한 바 있음. 예를 들어, 처음부터 모델을 학습하는 방법(Lin..

learning/MLDL 2025.03.16
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