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LLM의 판단을 스스로 한번 더 평가한 'Meta-Rewarding'을 활용한 새로운 학습 방법 소개

박우명 / CDO & Head of Research

LLM

Prompting

LLM-as-a-Judge

LLM을 합쳐보자: 모델 병합 기법에 대한 고찰과 실험

LLM 모델 병합 기법에 대한 소개

백상원 / ML Researcher

LLM

large language model

Research

멀티모달 문서 검색을 위한 Embedding 모델

VLM을 활용하여 Multi-modal Embedding 만드는 방법 소개

박우명 / CDO & Head of Research

Multimodal

Embedding

Prompt Recovery for LLM

LLM의 결과로부터 Prompt를 유추하는 방법

박우명 / CDO & Head of Research

LLM

Prompting

GPT를 이용한 문법 오류 교정(GEC) 모델

문법 오류 교정

송영숙/ML Researcher

CUDA C 수준에서 한국어 토크나이저 구현

한국어 토크나이저 처리

고석현 / CEO

추론을 중심으로 살펴본 AI 성능 평가의 흐름

인공지능의 성능 평가

송영숙 / ML Reseacher

인공지능 모델의 상식적 사고와 관련된 대화 데이터

송영숙 / ML Researcher

CICERO

Reasoning

LLM의 추론 능력 높이기 : Self Discover

풀이 방법을 먼저 설계한 후 실제 문제를 푸는 2단계 방식으로 추론 능력 향상

박우명 / CDO & Head of Research

LLM

Prompting

Reasoning

LLM은 오류를 스스로 검출하고 수정할 수 있을까?

초거대 언어모델이 오류를 검출하고 답변을 수정할 수 있는지에 대한 실험

박우명 / CDO & Head of Research

LLM

Self Correction

Toward MoE with Pretrained LLM

효율적인 MoE 학습 방법론 소개

박우명 / CDO & Head of Research

LLM

Mixture of Experts

Finetuning

Red Teaming Language Models to Reduce Harms

비폭력, 비윤리적 출력을 검증할 수 있는 데이터 세트

송영숙 / ML Researcher

Reduce Harms

Generation

LLM을 활용하여 최고의 Text Embedding 만들기

초거대 언어 모델을 활용한 텍스트 임베딩

박우명 / CDO & Head of Research

Clova X를 이용한 SuperNI 데이터세트 한국어 번역

StrategyQA 논문과 데이터 세트 소개

송영숙 / ML Researcher, 박우명 / CDO & Head of Research

StrategyQA

Super-NaturalInstructions

corpus

Translation data

지극히 사적인 나만의 LLM, 가질 수 있을까? [2편 - WebGPU Build & Run]

개인의 쓰임에 맞춘 초거대 언어 모델 활용

김덕현 / Head of Development

Code를 통하여 LLM의 추론 능력을 높일 수 있을까?

코드를 통한 거대언어모델의 추론 능력 향상

박우명 / CDO & Head of Research

효과적인 슬랙 사용 가이드

김혜원 / CPO, 김덕현 / Head of Development

Culture

Slack

[논문_리뷰]Super-NaturalInstructions

Super-NaturalInstructions(SuperNI) 논문 및 데이터 세트 소개

박우명 / CDO & Head of Research, 송영숙 / ML Researcher

Instruction

LLM

dataset

Super-NaturalInstructions

Vector Database 구축 실습

Vector Database 구축 실습

송명하 / MLOps Engineer

Vector Database

NLP

한국어 말뭉치 구축(1)

한국어 말뭉치 소개

송영숙 / ML Researcher

data

large language model

corpus

자동으로 최적의 Prompt를 생성하기

최적의 프롬프트 방법론 소개

박우명 / CDO & Head of Research

Prompting

AutoPrompt

지극히 사적인 나만의 LLM, 가질 수 있을까? [1편 - 파인튜닝]

초거대 언어모델에 학습시킨 내 데이터로 나에게 최적화된 일을 시도해보자.

박진형 (Sigrid Jin) / Software Engineer

Finetuning

Llama

LLM

LLM은 스스로 답변의 위험성을 판단할 수 있을까?

초거대 언어 모델의 답변 위험성 판단과 관련된 논문 소개

박우명 / CDO & Head of Research

Prompting

Alignment

LLM

프롬프팅으로 사실 확인하기(Fact Verification)

초거대 언어모델의 발화가 사실인지 아닌지를 확인하는 방법론과 관련된 논문 소개

박우명 / CDO & Head of Research, 김덕현 / Head of Development

Prompting

Fact Verification

프롬프팅을 통한 LLM의 추론 능력 향상

초거대언어모델의 추론 능력 향상을 위한 프롬프팅 방법론

박우명 / CDO & Head of Research

표 데이터 분석 방법론 소개

송영숙 / ML Researcher

Table

Generation

효과적인 프롬프팅(Prompting) 방법론 소개

효과적인 프롬프팅(Prompting) 방법론 소개

박우명 / CDO & Head of Research

Prompting

Tuning

LLM

WebGPU를 통한 private 생성 AI의 Hybrid Inference

WebGPU를 통한 개인화 생성 인공지능의 추론 방법론 소개

고석현 / CEO

WebGPU

Hybrid Inference

MTEB 상위권 방법론들

MTEB 상위권 방법론 소개

박우명 / CDO & Head of Research