AI Briefing#lg-ai-research
#lg-ai-research와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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기존 머신러닝의 한계를 극복하기 위해 상관관계를 넘어 인과관계를 추론하는 Causal Representation Learning의 필요성과 원리를 다룬다.
LLM을 활용해 복잡한 다중 홉 질의응답(MQA)에서 효율적인 문서 경로를 찾는 PromptRank 기술을 소개한다.
PromptRank는 비지도 검색과 LLM 리랭커를 결합해 멀티-홉 질의응답의 데이터 효율성을 높이는 기술이다.
시계열 데이터의 다중 해상도 정보를 활용해 예측 성능을 극대화하는 MAMA 프레임워크를 소개한다.
LG AI 연구원이 CVPR 2023에서 최신 비전 연구 동향을 살펴보고 NICE 워크숍을 통해 이미지 캡셔닝의 한계를 논의했다.
LG AI Research가 CVPR 2023에서 발표된 컴퓨터 비전 연구 트렌드와 LLM을 활용한 시각적 추론 기술을 분석했다.
LG AI Research가 과학 논문의 복잡한 추론을 해결하기 위한 QASA 방법론과 벤치마크를 공개했다.
LG AI 연구원이 ICML 2023에서 생성형 모델의 Unlearning 및 Causal Inference 등 최신 연구 성과를 발표했다.
LG AI Research가 ICML 2023에서 생성형 모델의 데이터 프라이버시를 보호하기 위한 효율적인 Unlearning 기술을 선보였다.
생성형 AI의 핵심인 거대 언어 모델(LLM)의 데이터 학습, 평가, 모델 구조를 상세히 분석한다.
LG AI Research의 EXAONE 모델이 한국어 기계 독해 성능 평가인 KorQuAD 2.0에서 1위를 차지했다.
LG AI연구원이 EXAONE LM 1.0을 활용해 한국어 기계독해 평가 KorQuAD 2.0에서 1위를 달성했다.
LG AI Research의 수요 예측 스쿼드가 뉴욕에서 열린 M6 예측 경진대회에서 3개 부문 수상 성과를 거두었다.
LG AI연구원이 NeurIPS 2023에서 정형 데이터(Tabular Data)의 딥러닝 성능을 높이기 위한 새로운 학습 방법론을 발표했다.
NeurIPS 2023에서 주목받은 오디오 및 음악 생성 기술과 LG AI연구원의 연구 성과를 소개한다.
LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 한계를 극복하기 위해 Binning을 활용한 자기지도 학습 기술을 발표했다.
텍스트와 이미지 도메인에서 합성 Outlier를 생성하여 OOD 탐지 성능을 높이는 최신 연구들을 소개한다.
LG AI연구원이 Diffusion 모델을 활용해 정교한 합성 아웃라이어를 생성하는 OOD 탐지 방법론을 제안했습니다.