ContextGuard: 언어 모델의 문맥 학습을 위한 구조화된 자체 감사 시스템

ContextGuard: Structured Self-Auditing for Context Learning in Language Models

최근 벤치마크 결과에 따르면, 뛰어난 추론 능력을 가지고 있음에도 불구하고 대규모 언어 모델(LLM)은 여전히 복잡한 문맥 지식을 정확하게 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 실패는 종종 전체적인 추론 능력의 저하가 아니며, 오히려 문맥이 풍부한 작업에서 모델은 핵심적인 추론 경로를 따르는 반면, 주변적이고 일관성이 있거나 형식에 민감한 요구 사항을 놓치는 경우가 많습니다.

Recent benchmarks reveal that despite strong reasoning capabilities, large language models (LLMs) still struggle to faithfully apply complex contextual knowledge. These failures are often not wholesale reasoning collapses: in context-rich tasks, models may follow the central reasoning path while missing peripheral, persistent, or format-sensitive requirements.