emnlp findings (1) 썸네일형 리스트형 LOGIC-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning (EMNLP 2023 Findings) 내용 정리 Introduction최근 Large Language Model(LLM)이 자연어 추론에서 놀라운 성능을 보였으나, 복잡한 Logical Reasoning 문제에서는 여전히 한계를 드러내고 있다. 이 논문에서는 LLM을 Symbolic Solver와 결합하여 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 논리 추론을 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 LOGIC-LM이라는 프레임워크를 제안했으며, 논리적 문제를 자연어에서 Symbolic Form으로 변환하고, 이후 Symbolic Solver가 정확하고 해석 가능한 방식으로 추론을 수행하도록 했다. 결과적으로 LLM이 단독으로 문제를 풀이할 때 발생하기 쉬운 “불성실한 추론” 문제를 완화하고, 복잡한 논리 문제 해결 능력을 크게 향상시켰다.Background and .. 이전 1 다음
