AI Briefing#llm
#llm와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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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.
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.
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.
NeurIPS 2023에서 발표된 RLHF 및 RLAIF의 최신 연구 동향과 주요 논문을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM의 성능, 안전성, 효율성 및 도구 활용 능력을 다룬 최신 연구 동향을 정리했다.
LLM의 성능 향상을 위한 RLHF 및 RLAIF의 최신 연구 트렌드와 DPO, Fine-Grained RLHF 방법론을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM의 성능 평가, 안전성, 도구 활용 및 효율적 미세 조정 등 최신 연구 트렌드를 살펴본다.
텍스트와 이미지 도메인에서 합성 Outlier를 생성하여 OOD 탐지 성능을 높이는 최신 연구들을 소개한다.
시계열 데이터를 처리하기 위한 파운데이션 모델의 개념과 LLM 활용 방식에 따른 분류를 살펴본다.
시계열 데이터를 해결하기 위한 Foundation 모델의 최신 연구 방법론을 LLM 활용 방식에 따라 분류하여 소개한다.
LG AI Research와 KAIST가 NAACL 2024의 EHRSQL 태스크에서 의료 데이터 추출을 위한 신뢰성 높은 Text-to-SQL 모델로 1위를 차지했다.
LG AI 연구원이 KAIST와 함께 의료 데이터 접근성을 높이는 신뢰할 수 있는 Text-to-SQL 모델로 NAACL 2024 워크숍에서 1위를 차지했다.
LG AI 연구원과 미시건 대학교의 공동 연구가 LLM의 문화적 상식 이해와 편향성을 분석하여 NAACL 2024 소셜 임팩트 어워드를 수상했다.
LG AI Research와 미시간 대학교의 공동 연구가 LLM의 문화적 상식 이해 능력을 분석하여 NAACL 2024 소셜 임팩트 상을 수상했다.