research notes

1. Chain-of-Thought(CoT) 개요 - 최신 연구 결과 모델 크기를 확장하는(Scaling up)하는 것만으로는 산술(Arithmetic), 상식(Commonsense), 기호 추론(Symbolic reasoning)과 같은 까다로운 작업에서 LLM이 높은 성능을 달성하는 것이 쉽지 않음이 입증 - 이를 위한 해결방안으로 최종 출력(final output) 도출 과정에 'Chain-of-thought (CoT) '라는 일련의 중간 자연어 추론 단계(intermediate natural language reasoning steps)를 포함한 프롬프트 구성 방법을 제시하고 LLM의 성능 평가 수행(사람도 특정 태스크를 해결할 때 단계별로 해결해 나가면서 최종 답변에 도달하게 되는데 이와 유사한..