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Demystifying Chains, Trees, and Graphs of Thoughts

Created by
  • Haebom

저자

Maciej Besta, Florim Memedi, Zhenyu Zhang, Robert Gerstenberger, Guangyuan Piao, Nils Blach, Piotr Nyczyk, Marcin Copik, Grzegorz Kwasniewski, Jurgen Muller, Lukas Gianinazzi, Ales Kubicek, Hubert Niewiadomski, Aidan O'Mahony, Onur Mutlu, Torsten Hoefler

개요

본 논문은 구조화된 프롬프트 엔지니어링을 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키는 방법을 연구합니다. Chain-of-Thought, Tree of Thoughts, Graph of Thoughts 등의 구조화된 프롬프트 설계를 분석하고, 효과적이고 효율적인 LLM 추론 체계를 위한 일반적인 청사진을 제시합니다. 프롬프트 실행 파이프라인에 대한 심층 분석을 통해 개념을 명확히 정의하고, 구조 기반 LLM 추론 체계의 최초 분류 체계를 구축합니다. 여기서 사용되는 구조를 '추론 토폴로지'로 정의하고, 이들의 표현 방식, 알고리즘, 성능 및 비용 패턴 등을 분석하여 기존 프롬프트 방식들을 비교합니다. 또한, 이론적 기반, 지식베이스와의 관계, 그리고 관련 연구 과제들을 제시하며, 향후 프롬프트 엔지니어링 기술 발전에 기여할 것을 목표로 합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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구조화된 프롬프트 엔지니어링을 위한 일반적인 청사진과 분류 체계를 제시하여 향후 연구 방향을 제시합니다.
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다양한 구조화된 프롬프트 기법의 성능 및 비용을 비교 분석하여 최적의 설계 선택을 위한 지침을 제공합니다.
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LLM 추론 과정에 대한 심층적인 이해를 제공하여 프롬프트 엔지니어링 기술 발전에 기여합니다.
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지식베이스와의 연관성을 고려하여 LLM의 추론 능력을 더욱 향상시킬 수 있는 방향을 제시합니다.
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한계점:
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제시된 분류 체계의 포괄성 및 일반화 가능성에 대한 추가적인 검증이 필요합니다.
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다양한 LLM 아키텍처와 데이터셋에 대한 실험적 분석이 부족할 수 있습니다.
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제시된 청사진의 실제 적용 및 확장성에 대한 추가적인 연구가 필요합니다.
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특정 구조화된 프롬프트 기법의 우월성에 대한 결론을 내리기에는 추가적인 연구가 필요합니다.
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