메타 체인-오브-쏘트로 사고하는 방법 학습

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System 2 추론을 위한 LLMs의 발전
- Violet Xiang 등 연구진은 Meta Chain-of-Thought (Meta-CoT)라는 새로운 프레임워크를 제안함
- Meta-CoT는 기존의 Chain-of-Thought (CoT)를 확장하여 특정 CoT에 도달하기 위해 필요한 근본적인 추론을 명시적으로 모델링함
- 최신 모델에서 맥락 내 검색과 일치하는 행동을 보이는 경험적 증거를 제시하고, 프로세스 감독, 합성 데이터 생성, 검색 알고리즘을 통한 Meta-CoT 생성 방법을 탐구함
Meta-CoT 생성 및 훈련 파이프라인
- Meta-CoT를 생성하기 위한 구체적인 훈련 파이프라인을 제시함
- 선형화된 검색 흔적과 강화 학습을 포함한 지시 조정을 통해 모델을 훈련하는 방법을 포함함
연구의 개방형 질문
- 스케일링 법칙, 검증자 역할, 새로운 추론 알고리듬 발견 가능성 등 여러 연구 질문을 논의함
- 이 연구는 LLMs에서 Meta-CoT를 가능하게 하는 이론적 및 실용적 로드맵을 제공하여 인공지능의 더 강력하고 인간과 유사한 추론을 가능하게 함

System 2 추론을 위한 LLMs의 발전