SEMO Research
[SEMO Lab] Tasklama - apply to semo
1. 서론 – TaskLAMA 기반 실험 설계 취지SEMO는 복잡한 아이디어를 WBS(Work-Breakdown Structure)로 자동 전개하는 서비스입니다. 이번 연구·개선 계획은 Google Research의 TaskLAMA 벤치마크에서 제시한 과제-그래프 평가 지표 (노드 Hungarian F1, Edge Hungarian F1, Step Proximity 등)를 적극 차용·응용하여, SEMO의 현행 ICL(단일 In-Context Learning) 기반 파이프라인을 체계적으로 고도화하는 것을 목표로 합니다. TaskLAMA는 1612개 과제·12118개 단계·11105개 의존성을 수작업으로 주석해 LLM의 복합 과제 이해 능력을 정량 검증할 수 있는 데이터셋으로, 기존 베이스라인 대비 LLM ..
