버클리 AI 팀은 추론 작업에서 검색 보강 생성(RAG)을 향상시키기 위해 설계된 새로운 데이터셋인 T³ 코퍼스를 소개했습니다. 사고의 연쇄(chain-of-thought) 원칙에 기반한 T³ 코퍼스는 AIME 2025-2026 수학 대회에서 43.9%의 성능 향상을 달성하며 성능에 큰 영향을 미쳤음을 입증했습니다. 이 발전은 복잡한 추론 작업을 위한 RAG 방법 최적화에서 코퍼스 품질의 중요성을 강조합니다.
버클리 AI 팀, T³ 코퍼스 공개로 RAG 성능 43.9% 향상
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