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거대 언어 모델의 발전에 따라 문맥 내 학습은 언어 모델의 대표적인 활용법으로 주목받으며, 이에 다양한 프롬프트 기법이 연구되고 있다. 특히, 사고 과정의 명시를 유도한 few-shot CoT(Chain-of-Thought)는 소수의 예시 제공만으로 추론 성능을 극대화한 방법으로 알려져 있으나, 예시 구성에 따라 성능 편차가 발생한다는 한계가 존재한다. 기존 연구는 다양성이나 불확실성등 일부 기준을 중심으로 예시를 구성할 질문을 선정해 왔으나, 난이도 기반 질문 선정에 관한연구는 상대적으로 미진한 실정이다. 이에 본 연구는 언어 모델을 활용한 쌍대 난이도 비교와 스위스 토너먼트 구조를 결합하여, 고난도 질문을 체계적으로 선별하고 이를 기반으로 few-shot CoT 예시를 구축하는 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 수학 서술형 벤치마크인 GSM8K 데이터셋 1,319개 문항을 대상으로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 무작위 선정, 불확실성 기반, 그리고 난이도 직접 평가 방식 대비 정확도 측면에서 각각 2.12%p, 1.36%p, 그리고 10.16%p의 성능 향상을 보임을 확인하였다.
With the advancement of large language models(LLMs), in-context learning has become a key approach, driving research on prompting techniques. Among them, few-shot Chain-of-Thought(CoT) prompting, which induces explicit reasoning, shows strong performance but depends on example composition. While prior work focused on diversity or uncertainty in example selection, difficulty-based approaches remain underexplored. This study proposes a method to identify high-difficulty questions by combining pairwise difficulty comparisons conducted by an LLM with a Swiss tournament structure, constructing few-shot CoT exemplars with human reasoning annotations. Experiments on 1,319 GSM8K problems show that the proposed method outperforms random, uncertainty-based, and direct difficulty evaluation approaches by 2.12%p, 1.36%p, and 10.16%p, respectively.권호기사
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