Large Language Models

Chain-of-Thought Prompting: 거대 언어 모델의 추론 능력 발현

Chain-of-Thought Prompting은 Large Language Model이 복잡한 추론을 수행하는 능력을 크게 향상시키는 방법입니다. 이 논문은 중간 추론 과정을 단계별로 제시하는 소수의 예시(exemplars)를 프롬프트에 포함시키는 간단한 방법을 통해, 거대 언어 모델이 산술, 상식, 기호 추론과 같은 복잡한 과제에서 어떻게 뛰어난 성능을 발휘하는지 보여줍니다. 특히 PaLM 540B와 같은 대규모 모델에서는 이러한 능력이 자연스럽게 발현되며, 별도의 finetuning 없이도 기존 모델들의 성능을 뛰어넘는 결과를 달성합니다. 논문 제목: Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models