자기 자신에게 남기는 노트: LLM이 경험적 추상화(Experiential Abstractions)로부터 이득을 얻을 수 있는가?
요약
LLM이 인간처럼 경험을 재사용 가능한 추상화로 증류하여 문제 해결 능력을 높일 수 있는지 연구합니다. 수학적 추론 과정에서 추출한 자연어 추상화를 검색하거나 강화학습에 활용하여 성능을 향상시켰습니다.
핵심 포인트
- LLM의 해결 흔적에서 자연어 추상화 추출 가능성 확인
- 추론 시 검색(Retrieval) 및 강화학습(RL) 모드 활용
- 수학 및 논리적 추론 벤치마크 성능 향상 입증
- 추출된 추상화의 모델 및 데이터셋 간 전이 가능성 확인
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