본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 Theory of Mind (ToM) 능력 향상을 위한 새로운 추론 시점 방법인 "Shoes-of-Others (SoO) prefixing"을 제안합니다. 기존 방법들이 주로 세계 상태 변화를 포함하는 문맥에서의 믿음 추론에 특화된 것과 달리, SoO prefixing은 문맥에 대한 가정을 최소화하고 더 광범위한 시나리오에 적용 가능합니다. 이는 LLM 출력의 시작 부분에 "Let's put ourselves in A's shoes." (A는 목표 캐릭터의 이름)를 추가하는 간단한 방법입니다. 대화 및 서술적 문맥에서 세계 상태 변화 없이 ToM을 평가하는 두 개의 벤치마크에서 다섯 가지 유형의 정신 상태 전반에 걸쳐 ToM 성능 향상을 보였으며, 이는 충실한 사고를 유도하여 ToM 성능을 향상시키는 것으로 분석되었습니다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
LLM의 ToM 능력 향상을 위한 새로운 추론 시점 방법인 SoO prefixing을 제시.
