비슷한 아이디어를 사용하여 예측을 하기 전에 지식을 생성하는 데에도 모델을 사용할 수 있을까요? 이것이 바로 [Liu et al. 2022](https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf)의 논문에서 시도한 것, 즉 프롬프트의 일부로 사용할 지식을 생성하는 것입니다. 특히 상식적인 추론과 같은 작업에 얼마나 도움이 될까요?
골프는 경쟁하는 선수(또는 골퍼)가 여러 종류의 클럽을 사용하여 가장 적은 수의 스트로크로 코스에 있는 한 세트의 홀에 공을 치는 정밀한 클럽 앤 볼 스포츠다. 각 홀에서 기록한 총 타수를 합산하여 계산하는 점수가 최저가 되도록 코스를 완주하는 것이 목표다. 가장 낮은 점수를 기록한 플레이어가 게임에서 승리한다.
Knowledge: 골프의 목적은 최소의 스트로크로 한 세트의 홀을 플레이하는 것이다. 골프 한 라운드는 일반적으로 18홀로 구성된다. 표준 골프 코스에서는 각 홀을 라운드마다 한 번씩 플레이합니다. 각 스트로크는 1점으로 계산되며 총 스트로크 수를 사용하여 게임의 승자를 결정한다.
Knowledge: 골프는 경쟁하는 선수(또는 골퍼)가 여러 종류의 클럽을 사용하여 가장 적은 수의 스트로크로 코스에 있는 한 세트의 홀에 공을 치는 정밀한 클럽 앤 볼 스포츠다. 각 홀에서 기록한 총 타수를 합산하여 계산하는 점수가 최저가 되도록 코스를 완주하는 것이 목표다. 가장 낮은 점수를 기록한 플레이어가 게임에서 승리한다.
이 예시는 정말 흥미로운 결과를 보여 줍니다. 첫 번째 답변에서는 모델이 매우 신뢰도가 높았지만, 두 번째 답변에서는 그렇지 않았습니다. 논리를 증명하기 위해 프로세스를 단순화했지만 최종 정답에 도달할 때 고려해야 할 몇 가지 세부 사항이 더 있습니다. 자세한 내용은 논문을 참조하세요.