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Inverse Knowledge Search over Verifiable Reasoning: Synthesizing a Scientific Encyclopedia from a Long Chains-of-Thought Knowledge Base

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저자

Yu Li, Yuan Huang, Tao Wang, Caiyu Fan, Xiansheng Cai, Sihan Hu, Xinzijian Liu, Cheng Shi, Mingjun Xu, Zhen Wang, Yan Wang, Xiangqi Jin, Tianhan Zhang, Linfeng Zhang, Lei Wang, Youjin Deng, Pan Zhang, Weijie Sun, Xingyu Li, Weinan E, Linfeng Zhang, Zhiyuan Yao, Kun Chen

개요

본 논문은 과학적 추론을 압축된 형태로 제시하는 기존 방식의 한계를 극복하고, 검증 가능한 Long Chain-of-Thought (LCoT) 지식 기반을 구축하여 SciencePedia라는 백과사전을 생성하는 확장 가능한 프레임워크를 제시한다. Socratic 에이전트와 다중 모델을 활용하여 약 300만 개의 기본 원리 질문을 생성하고, 프롬프트 정화 및 교차 모델 답변 합의를 통해 검증된 LCoT를 확보한다. 이 지식 기반을 기반으로 구축된 Brainstorm 검색 엔진은 역 지식 검색을 수행하며, Plato 합성기를 통해 검증된 추론 과정을 일관된 기사로 구성한다. SciencePedia는 수학, 물리학, 화학, 생물학, 공학 및 계산 분야를 아우르는 약 20만 개의 상세 항목을 포함하며, 평가 결과 Plato 합성 기사는 지식 포인트 밀도가 높고 오류율이 낮았다.

시사점, 한계점

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시사점:
◦
검증 가능한 LCoT 지식 기반을 구축하여 과학적 지식의 신뢰성을 높임.
◦
Brainstorm 검색 엔진을 통해 역 지식 검색 가능성을 제시.
◦
Plato 합성기를 통해 다양한 분야의 지식을 통합하고, 이해하기 쉬운 형태로 제공.
◦
대규모 과학적 지식 합성을 위한 기반 마련.
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한계점:
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Socratic 에이전트 및 다중 모델의 성능에 의존적.
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초기 SciencePedia의 항목 수가 제한적.
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외부 LLM을 활용한 평가는 잠재적 편향성을 내포할 수 있음.
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검증 과정의 효율성 및 확장성에 대한 추가 연구 필요.
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