
단일 대형 언어 모델을 다중 인격 자기 협업을 통해 복잡한 과제를 해결하는 인지적 시너지스트로 전환하는 방법을 제안한다.


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대형 언어 모델에서 발현되는 인지적 시너지 활용하기: 다중 인격 자기 협업을 통한 과제 해결 에이전트


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체인 사고 프롬프팅은 대형 언어 모델의 추론 능력을 향상시킬 수 있는 주요 접근법이지만, 기존 방식은 단순한 추론 작업에 초점을 맞추어 저품질 및 일관성 없는 체인 사고 프롬프트를 생성한다. 이에 대응하여 CoTGenius 프레임워크를 제안하여 우수한 체인 사고 프롬프트를 자동으로 생성하고, 이를 활용해 ChainLM 모델을 개발하여 복잡한 추론 문제에서 뛰어난 성능을 보인다.


대형-언어-모델의-향상된-체인-사고-프롬프팅을-통한-강화


대형 언어 모델의 향상된 체인 사고 프롬프팅을 통한 강화
