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추론을 중심으로 살펴본 AI 성능 평가의 흐름

인공지능의 성능 평가

송영숙 / ML Reseacher

CICERO 데이터 세트

인공지능 모델의 상식적 사고와 관련된 대화 데이터

송영숙 / ML Researcher

LLM의 추론 능력 높이기 : Self Discover

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

박우명 / CDO & Head of Research

LLM은 오류를 스스로 검출하고 수정할 수 있을까?

초거대 언어모델이 오류를 검출하고 답변을 수정할 수 있는지에 대한 실험

Self Correction

박우명 / CDO & Head of Research

Toward MoE with Pretrained LLM

효율적인 MoE 학습 방법론 소개

Mixture of Experts

박우명 / CDO & Head of Research

Red Teaming Language Models to Reduce Harms

비폭력, 비윤리적 출력을 검증할 수 있는 데이터 세트

송영숙 / ML Researcher

LLM을 활용하여 최고의 Text Embedding 만들기

초거대 언어 모델을 활용한 텍스트 임베딩

박우명 / CDO & Head of Research

SuperNI × Clova X한국어 번역(1): StrategyQA

StrategyQA 논문과 데이터 세트 소개

Super-NaturalInstructions

Translation data

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

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

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