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기술

ReAct 추론과 행동

ReAct 추론과 행동기술
최초 공개
2022년
학회 발표
ICLR 2023
핵심 구성
추론과 과제 행동의 교차 생성
초기 평가
질의응답과 사실 검증 및 상호작용 과제
ReAct는 언어 모델의 추론과 과제 수행 행동을 번갈아 생성하는 접근이다. 추론으로 계획을 관리하고 행동으로 외부 환경의 정보를 얻어 다음 판단에 반영한다.

추론과 행동의 연결

따로 연구되던 추론 생성과 행동 계획을 하나의 과정에서 결합했다. 추론은 행동 계획을 세우고 추적하며 갱신하는 데 쓰이고 예외를 다루는 역할도 한다.

행동에서 얻는 새 정보

행동은 지식베이스나 환경 같은 외부 대상과 상호작용하도록 한다. 새로 얻은 정보가 다음 추론에 반영되므로 내부의 텍스트 생성만으로 풀이를 이어 가는 구조와 다르다.

질문과 사실 검증의 평가

초기 연구는 HotpotQA와 FEVER에서 외부 정보를 검색하며 답하는 방법을 평가했다. 근거 없이 생성한 내용과 그 오류가 뒤로 전파되는 문제를 줄이려는 방향을 살폈다.

상호작용 과제의 비교

ALFWorld와 WebShop에서는 적은 수의 문맥 내 예시로 과제를 수행하는 결과를 제시했다. 언어 문제뿐 아니라 환경에서 선택을 이어 가는 의사결정에도 접근을 적용했다.

관련 문서

Toolformer / HotpotQA / ALFRED / 사고 사슬 프롬프팅 / Tree of Thoughts / 언어 모델