아직 구체적으로 정해진 방향은 아니지만, LLM을 이용해 ARC 스타일의 추상 추론 문제를 푸는 것에서 출발합니다. 벤치마크에 특화된 트릭을 쫓기보다는, 모델이 본 적 없는 문제로도 전이되는 추론 과정 - 즉 하나의 벤치마크에 몰리지 않고 일반화되는 추론 능력 - 이 무엇인지 연구하고자 합니다.
Generalizable Reasoning with LLMs
LLM을 활용해 ARC(Abstraction and Reasoning Corpus) 같은 추상적 추론 문제를 푸는 연구입니다. 더 넓게는 하나의 벤치마크에 overfitting되지 않고 일반화되는 추론 전략이 무엇인지를 이해하는 것이 목표입니다.