사고의 연쇄가 신경망의 계산을 돕는 방법
사람들은 문제를 단계별로 나누어 해결할 수 있지만, ChatGPT와 같은 언어 모델은 여러 단계의 문제에 종종 어려움을 겪습니다. 연구자들은 변환기 기반 언어 모델의 한계와 능력을 분석했으며, '사고의 연쇄' 기법을 통해 이 모델들의 문제 해결 능력을 확장할 수 있음을 발견했습니다. 이는 신경망 아키텍처를 넘어서는 중요한 연구로, 언어 모델의 실제 한계와 잠재력을 이해하는 데 도움이 됩니다.