When writing and talking, people sometimes pause to think. Although reasoning-focused
works have often framed reasoning as a method of answering questions or completing …

Multi-hop question answering (MHQA) aims to utilize multi-source intensive documents
retrieved to derive the answer. However, it is very challenging to model the importance of …

Large Language Models offer new opportunities to devise automated implementation
generation methods that can tackle problem solving activities beyond traditional methods …

Multi-hop reasoning (MHR) is a process in artificial intelligence and natural language
processing where a system needs to make multiple inferential steps to arrive at a conclusion …

Autonomous agents that collaborate with humans must understand language, track the state
of the world, and make good decisions. A central challenge common to these three …

Modern language modeling datasets require models to handle system-2 compositional
reasoning, fact recall, and task-specific constraints. While these tasks are expressed in …

거대 언어 모델은 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만, 여전히 추론 과정의
불투명성과 환각 현상으로 인해 신뢰성에 대한 문제가 제기되고 있다. 이는 사용자가 모델의 …

자연어처리 분야 인공지능의 발전으로 특정 분야에대한 응용 사례가 점차 확대되고 있다 [1-3].
특히 ChatGPT [4] 와 같은 초거대 언어모델 (Large Language Model; LLM)[4-6] 의 등장으로 …

거대 언어모델은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이지만, 기존 인공 신경망의
문제점인투명성, 신뢰성 문제를 여전히 해결하지 못하고 있다. 최근 이러한 문제를 해결하기 …