대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 작업에서 점점 더 효과적으로 변하고 있지만, 여전히 첫 시도에서 정답을 찾지 못하는 경우가 많습니다. 그래서 LLM이 자신의 실수를 찾아 교정할 수 있도록 하는 ‘자체 교정’에 대한 관심이 커지고 있습니다. 하지만 현재의 자체 교정 시도는 한계가 있으며, 실제 상황에서 자주 충족되지 않는 요구 사항이 있습니다. 구글 딥마인드의 혁신: SCoRe 구글 딥마인드의 연구진은