GReaT 논문은 LLM을 활용하여 실제와 유사한 Tabular Dataset을 생성하는 혁신적 방법을 제시합니다. 이 방법론은 Tabular 데이터를 자연어 형태로 변환하여 LLM이 학습할 수 있게 하고, Feature Order Permutation을 통해 데이터의 다양성을 확보합니다. 이를 통해, LLM은 주어진 목표 성능에 맞는 셀 설계 인자를 자동으로 생성할 수 있으며, 이차전지 셀 설계 자동화 프로젝트에 새로운 가능성을 열어줍니다.
Non-Language Task를 언어 문제로 변환하여 해결하는 혁신적 방법을 제시합니다. 이 연구는 LLM의 표현력을 활용해 다양한 데이터 유형을 언어화하고, 이를 통해 문제를 직관적으로 해결합니다. LIFT는 LLM의 활용 범위를 확장하며, 데이터의 의미적 이해를 통한 정확한 예측과 분석을 가능하게 합니다.
LLM이 외부 정보를 사용하는 세 가지 방법인 Prompt Engineering, PEFT, RAG의 핵심 개념과 대표 논문을 소개합니다.
Chain of Thought Prompting의 한계를 극복하고, 모델이 여러 추론 경로를 통해 일관된 최적의 답변을 도출하는 방법을 제시합니다. 실험 결과는 이 방식이 산수, 상식, 기호 추론 등에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 입증합니다. Self Consistency는 NLP 모델의 정확도와 신뢰성을 향상시키는 동시에, 계산 비용의 증가라는 도전과제를 제시합니다.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 모델은 외부 지식을 동적으로 검색하여 복잡한 질문에 대한 정확하고 상세한 답변을 생성합니다. 이 글에서는 RAG가 기존 언어 모델의 한계를 어떻게 극복하고, NLP 분야에서 지식 기반 추론과 답변 생성의 새로운 기준을 설정하는지 탐구합니다.
Chain of Thought 방식을 통해 대규모 언어 모델이 복잡한 추론 문제를 해결하는 새로운 접근법을 탐구합니다. 이 방식이 산수, 상식, 기호 추론 등에서 어떻게 성능을 향상시키는지, 그리고 이러한 접근법이 모델의 추론 과정을 투명하게 만들어 인공지능 시스템의 신뢰성을 높이는 방법을 살펴봅니다.
효율적으로 LLM을 문제에 맞게 학습하는 방법중 하나인 Prefix Tuning 논문을 쉽게 설명합니다. 기존 Fine Tuning, Adapter 등의 PEFT 방식과 Prefix Tuning은 무엇이 다른지 그림을 통해 쉽게 이해해봅니다.
PEFT의 대표적인 방법론인 LoRA 논문을 리뷰합니다. Low Rank Decomposition이 무엇인지, 왜 LoRA는 Fine Tuning 대비 적은 파라미터를 학습하는지에 대해 그림을 통해 쉽게 설명합니다.
InstructGPT 논문 리뷰: 언어 모델의 한계와 가능성을 탐구합니다. 대규모 언어 모델의 문제점과 InstructGPT의 해결 방안, 그리고 실험 결과까지 깊이 있게 알아봅니다. 사용자 친화적인 AI의 미래를 함께 고민해 봅시다.
기존 언어 모델의 한계와 그 해결책, GPT-3의 혁신적인 특성, 다양한 실험 결과, 장단점과 사회적 파장까지 살펴봅니다. 특히 few shot 성능과 새로운 실험 결과들이 어떻게 이 모델을 다양한 방면에서 활용할 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다.
