이 논문 "Prediction-Augmented Generation for Automatic Diagnosis Tasks"는 자동 진단(Automatic Diagnosis System, ADS)과 같은 추론 기반 작업에서 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하기 위해 예측 증강 생성(Prediction-Augmented Generation, PAG)이라는 새로운 방법론을 제안합니다.초록 및 서론대부분의 LLM은 이전 문맥을 기반으로 다음 단어 토큰을 예측하는 자기 회귀(autoregressive) 아키텍처를 채택합니다. 이러한 방식은 글쓰기나 요약과 같은 언어 생성 작업에는 강력하지만, 예측 및 의사 결정과 같은 높은 수준의 추론 작업에는 한계가 있습니다. LLM은 인간의 사고 방식과 덜 유사하며, ..
