 | 2022.05.28 22:05:29 6,832 |
| 인공지능이 수학 문제를 푸는 성능을 개선하는 획기적인 방법 |
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수학 문제를 내고 "차근차근 생각해봅시다" 라고 말하기
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| 진짜인가요? 진짜라면너무나신기하네요 | |
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2022/05/28 22:09
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| 휴~다행이야 그래도 아직은 인공지능보단 내가 더 똑똑해 | |
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2022/05/28 22:11
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 우리 사이버금쪽이 한번 더 생각해볼까? ^^ |
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2022/05/28 22:14
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 3/ |
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2022/05/28 22:21
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 논문 링크는 https://arxiv.org/pdf/2205.11916.pdf 사진처럼 정말 step by step으로 차근차근 푸는 모양이네요 |
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2022/05/28 22:28
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| 일단 저보다 영어는 잘하네요 | |
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2022/05/28 22:47
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설명충)
LM (Language Modeling)이라고 불리는 인공지능은 어떤 단어 다음에 무슨 단어가 오는지 예측하는 방식으로 학습됩니다 예를들어 "동해물과 백두산이" 다음에는 "마르고"가 오는것을 학습을 통해서 알기 때문에, "동해물과 백두산이"가 입력으로 들어오면 "마르고 닳도록 하느님이 보우하사"가 출력으로 나오는 방식인것이죠 수십억문장을 통해서 학습된 거대 LM model(GPT-3, PaLM 등)의 경우 현재 문장생성, 문장요약, 문장번역 등과 같은 자연어생성 분야에서 인간 평균보다 훨씬 뛰어난 성능을 보여주고 있는데, 이 인공지능이 잘 못하는 대표적인 분야가 저런 사칙연산들입니다. 이런모델들은 보통 입력으로 Q : 1개에 100원인 사과를 3개 먹었어. 내가 내야할 돈은 얼마야? A : 식으로 입력이 들어가는데, 이 논문에서 이야기하는 요점은 위와 같이 질문하는것보다 Q : 1개에 100원인 사과를 3개 먹었어. 내가 내야할 돈은 얼마야? A : 한 번 찬찬히 생각해봐. 라고 입력을 넣으면 훨씬 더 좋은 성능을 낸다고 하는것입니다. 이러한 기법을 Chain of Thought Prompting 이라고 하는데, 아주 범용적으로 사용될 수 있는, Prompt 문장을 얻었다는 점에서 충분히 의미가 있다고 생각합니다. |
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2022/05/28 22:50
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