인컨텍스트 검색은 언제 도움이 되는가 — 반성적 추론의 샘플링 복잡도 이론
원제: When Does In-Context Search Help? A Sampling-Complexity Theory of Reflection-Driven Reasoning
확장된 추론으로 LLM을 학습시키면 인컨텍스트 검색(in-context search)이 가능해집니다. 모델이 해법을 생성·비판·수정하는 과정을 반복하는 것이죠. 본 논문은 인컨텍스트 검색의 이론적 분석을 샘플링 복잡도 관점에서 제시합니다.
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arXiv:2607.06720v1 Announce Type: new Abstract: Training large language models (LLMs) with extended reasoning has enabled in-context search, in which models iteratively generate, critique, and revise solution attempts. We provide a theoretical analysis of in-context search by mod
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