연구진은 LLM의 장문 맥락 활용 능력 부족 문제를 해결하기 위해 'ReContext'라는 새로운 추론 방법을 제안했어요.
ReContext는 모델 내부의 관련성 신호를 활용해 증거 풀을 구성하고, 답변 생성 전에 이를 재활용하는 방식으로 작동하며, 학습이나 외부 메모리 없이 작동해요.
Qwen3-4B, Qwen3-8B, Llama3-8B 모델에서 8개의 장문 맥락 데이터셋에 대한 실험 결과, 증거 활용도를 꾸준히 개선하며 최고의 성능을 기록했어요.