핵심 개념
본 논문에서는 LLM이 주어진 질문에 대해 최적의 추론 행동을 스스로 선택할 수 있도록 하는 DOTS라는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
초록
DOTS: LLM에서 최적 추론 경로 탐색을 통해 동적으로 추론하는 방법 학습
본 연구 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식인 DOTS(Dynamic Optimal reasoning Trajectories Search)를 소개합니다. DOTS는 LLM이 주어진 질문에 대해 가장 효과적인 추론 행동을 스스로 선택할 수 있도록 하여, 기존의 정적 추론 방식을 능가하는 성능을 달성합니다.
본 연구의 목표는 LLM이 질문의 특징과 LLM 자체의 능력에 따라 최적의 추론 경로를 동적으로 계획하고 실행할 수 있도록 하는 것입니다.