레벨 A2 – 기초 / 초중급CEFR A2
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68 단어
최신 연구는 대형 언어 모델이 두 개의 네 자리 수 곱셈을 잘 풀지 못하는 이유를 살폈습니다. 연구진은 계산 과정에서 부분 곱과 누적 합 같은 중간 값을 저장하고 재사용하는 능력에 주목했습니다.
연구에서는 표준 미세 조정 방식과 암묵적 사고 연쇄(ICoT)를 비교했습니다. 표준 방식의 모델은 매우 낮은 정확도를 보였고, 반면 ICoT로 학습한 모델은 모든 문제를 정확히 풀었습니다. 또한 간단한 보조 학습 목표를 추가하자 표준 모델의 정확도도 크게 올랐습니다.
어려운 단어·표현
- 언어 모델 — 문장을 이해하고 만드는 컴퓨터 프로그램대형 언어 모델
- 부분 곱 — 큰 곱셈을 나눈 작은 곱셈 결과
- 누적 합 — 차례로 더해서 만들어진 전체 합
- 암묵적 사고 연쇄 — 모델이 내부에서 단계별로 생각하는 방법ICoT로
- 미세 조정 — 이미 만든 모델을 추가로 훈련함
- 정확도 — 모델이 정답을 맞히는 비율이나 정도정확도를, 정확도도
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 중간 값을 저장하고 재사용하는 능력이 왜 중요하다고 생각합니까? 한두 문장으로 쓰세요.
- 암묵적 사고 연쇄(ICoT) 방식이 실제로 도움이 될 것 같나요? 이유를 간단히 쓰세요.
- 간단한 보조 학습 목표를 추가하면 표준 모델에 어떤 변화가 있었나요? 자신의 말로 쓰세요.
