Reflections in LLM

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Reflections in LLM¶

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Reflections in LLM은 AI 모델이 자신의 출력을 분석하고, 오류를 식별하며, 개선된 솔루션을 생성하는 기술입니다. 이 기술은 AI 모델이 반복적인 학습을 통해 문제 해결 능력을 향상시키고, 특히 복잡한 문제나 자연 언어 처리에서 정확한 결과를 제공할 수 있도록 도와줍니다. Reflections는 AI 모델이 자신의 출력을 검토하고, 수정하는 과정을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

Key Concepts¶

Reflection: AI 모델이 자신의 출력을 분석하고, 오류를 식별하며, 개선된 솔루션을 생성하는 기술입니다.
Self-Reflection: AI 모델이 자신의 출력을 검토하고, 수정하는 과정을 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있도록 설계된 기술입니다.
Iterative Learning: AI 모델이 반복적인 학습을 통해 문제 해결 능력을 향상시키는 기술입니다.
Hallucination: AI 모델이 실제로 존재하지 않는 정보를 생성하는 현상으로, Reflections 기술을 통해 이를 방지할 수 있습니다.

References¶

URL Name	URL
Reflexion: An Iterative Approach to LLM Problem-Solving	https://promptengineering.org/reflexion-an-iterative-approach-to-llm-problem-solving/
Reflexion is all you need? - ML6 blog	https://blog.ml6.eu/reflexion-is-all-you-need-ca36ceceef0e
Reflection Agents - LangChain Blog	https://blog.langchain.dev/reflection-agents/
Self-Reflection in LLM Agents: Effects on Problem-Solving Performance	https://arxiv.org/abs/2405.06682
LLM Reflection	AutoGen - Microsoft Open Source

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