ReAct - Synerging Reasoning And Acting In Language Models

by Moonlight

1. 🧠 ReAct는 대규모 언어 모델(LLM)에서 추론(reasoning)과 행동(acting)을 상호 교차하는 방식으로 통합하여 시너지를 창출하는 새로운 프롬프트 기반 패러다임을 제안합니다.
2. 💡 이 접근 방식은 추론 트레이스(reasoning traces)를 통해 행동 계획을 유도, 추적 및 업데이트하며, 행동을 통해 외부 환경과 상호 작용하여 CoT(Chain-of-Thought) 추론의 환각 및 오류 전파 문제를 극복하고 해석 가능성을 높입니다.
3. 🚀 HotpotQA, ALFWorld, WebShop 등 다양한 언어 및 의사결정 벤치마크에서 ReAct는 단 한두 개의 in-context 예시만으로 최신(state-of-the-art) 기준선을 크게 능가하는 우수한 성능을 보여줍니다.