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논문 기본 정보
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초록·키워드
멀티모달 수학 문제 해결 작업은 시각 정보를 정확히 해석하고 수학적 추론 능력을 요구하는 복합적인 과제로, 기존 대규모 멀티모달 언어 모델(MLLM)은 도형 해석과 논리 전개 과정에서 제한적인 성능을 보인다. 이에 따라, 모델의 논리적 추론을 촉진하고 시각 정보를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 보조 전략의 개발이 필요하다. 본 연구는 시각 정보와 텍스트 정보로 구성된 수학 문제에 대해, 두 정보를 통합한 임베딩 기반 유사도 계산을 통해 유사한 예제를 선별하고 이를 프롬프트에 포함하는 동적 few-shot 전략을 제안한다. 제안방법은 모델이 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093735999
