대규모 언어모델의 귀추적 추론 성능 분석

Q: 이 논문에서 정의한 귀추적 추론이란 무엇인가?

귀추적 추론은 주어진 관측 사이를 가장 잘 설명하는 가설을 찾는 것을 목표로 한다. 자연어 처리 분야에서는 주어진 두 관측 사이를 가장 잘 설명하는 가설을 두 개의 후보 중에서 선택하는 귀추적 자연어 추론 과업으로 정의된다. 이는 인공지능 모델의 자연어 이해 능력을 검증하는 데 필수적인 요소이다.

Q: 대규모 언어 모델의 귀추적 추론 성능 향상에 가장 효과적인 프롬프트 전략은 무엇인가?

연구 결과, 대규모 언어 모델의 귀추적 추론 성능 향상에는 선형 사슬 프롬프트(P2)를 통해 간단한 추론 과정을 추가하는 것이 가장 효과적이다. 이는 모델 스스로 추론 과정을 생성하도록 하는 제로샷-CoT보다 큰 성능 향상을 보였으며, 대규모 언어 모델이 귀추적 추론을 수행하는 능력에 한계가 있음을 시사한다.

문경진; 차봉건; 최은성; 이종욱

학술대회자료

저자정보: 문경진 (성균관대학교) 차봉건 (성균관대학교) 최은성 (성균관대학교) 이종욱 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

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대규모 언어 모델의 성능 향상에 따라 언어 모델을 다양한 과업에 활용하는 시도가 증가하고 있다. 그러나 대부분의 경우 주로 자연어 이해에 대한 평가에 초점이 맞춰져 있어, 추론 능력에 대한 평가는 상대적으로 부족한 상황이다. 주어진 관측에 대한 가장 그럴듯한 가설을 찾는 추론인 귀추적 추론은 자연어 처리 모 ... 전체 초록 보기

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