오류 이해
오류 이해는 추론의 하위 작업으로, 대형 언어 모델이 잘못된 예측을 내린 이유를 식별하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 이 작업은 모델의 출력을 체계적으로 평가하여 특정 시나리오에서의 모델 한계와 편향성을 밝히고, 이를 통해 모델 최적화에 과학적인 근거를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 오류를 이해함으로써 모델의 정확성과 신뢰성을 개선하고, 실제 응용 프로그램에서의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
오류 이해는 추론의 하위 작업으로, 대형 언어 모델이 잘못된 예측을 내린 이유를 식별하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 이 작업은 모델의 출력을 체계적으로 평가하여 특정 시나리오에서의 모델 한계와 편향성을 밝히고, 이를 통해 모델 최적화에 과학적인 근거를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 오류를 이해함으로써 모델의 정확성과 신뢰성을 개선하고, 실제 응용 프로그램에서의 성능을 향상시킬 수 있습니다.