- 느린 사고 LLM: 검색과 대규모 언어 모델 결합의 혁신적인 아이디어 제시💡
- 시스템 1(빠른 사고)과 시스템 2(느린 사고) 모델 결합: 인간의 사고 방식 모방을 통한 LLM 성능 향상🧠
- 연관 기억(Associative Memory) 활용: 관련 정보 동적 활용으로 추론 과정 개선🔗
- MCTS(몬테카를로 트리 탐색) 기반 Co8 프레임워크: 다양한 추론 경로 탐색 및 최적 해결책 도출 🌲
- 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 균형: 새로운 경로 탐색과 기존 경로 심화의 조화⚖️
- 질적 결과 개선 확인: 기존 모델 대비 향상된 응답 품질 제시 👍
- 추가 연구 필요성: 벤치마크 부재 및 정량적 평가 부족으로 인한 추가 실험 필요 🔬
Recommanded Videos
