개요Self-Consistency Decoding은 생성형 AI 모델이 더 일관되고 신뢰성 높은 출력을 생성할 수 있도록 설계된 디코딩 전략입니다. 하나의 질문에 대해 다양한 샘플을 생성하고, 이들 중에서 가장 빈번하게 등장한 답변을 최종 결과로 선택함으로써, 단일 샘플에 의존하는 기존 방식의 한계를 극복합니다. 특히 수학적 추론, 논리 문제, 다단계 추론 태스크에서 높은 성능을 보여줍니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의여러 번의 샘플을 생성한 뒤 가장 일관된 결과를 선택하는 디코딩 기법Majority Voting 방식 유사목적더 신뢰할 수 있는 모델 응답을 생성hallucination 및 오류 감소필요성단일 샘플 기반 출력의 비일관성 문제 해결Chain-of-Thought 기반 모델에서 효..
