0개월 전 · ai

[Paper] 자동화된 인도주의 상황 보고를 위한 Large-Language-Model 프레임워크

시기적절하고 정확한 상황 보고서는 인도주의적 의사결정에 필수적이지만, 현재의 워크플로우는 대부분 수동적이며 자원 집약적이고, 그리고 …

0개월 전 · ai

AI가 고양이가 개와 비슷하다는 것을 아는 방법: Word Embeddings에 대한 직관적 가이드

컴퓨터가 고양이가 개보다 차와 더 비슷하다는 것을 어떻게 아는지 궁금해 본 적 있나요? 기계에게 단어는 단지 문자열이나 임의의 ID 번호에 불과합니다.

0개월 전 · ai

[Paper] BanglaForge: LLM 협업 및 자체 정제를 통한 Bangla 코드 생성

Bangla는 code generation을 위한 저자원 언어로, large-scale annotated datasets와 natural language specifications를 실행 가능한 형태로 변환하는 도구가 부족합니다.

0개월 전 · ai

[Paper] FASTRIC: 검증 가능한 LLM 상호작용을 위한 프롬프트 사양 언어

Large Language Models (LLMs)은 복잡한 다중 턴 상호작용 프로토콜을 실행하지만, 설계자 의도에 대한 실행을 검증할 공식 사양이 부족합니다. We int...

0개월 전 · ai

[Paper] Remedy‑R: 오류 주석 없이 기계 번역 평가를 위한 생성적 추론

수년 동안 자동 MT 메트릭은 벤치마크를 꾸준히 올려왔으며 인간 평가와 강력하고 때로는 인간 수준의 일치를 보여주었습니다. 그러나 그들은 여전히 bl...

0개월 전 · ai

[Paper] LLMs가 학생의 어려움을 추정할 수 있을까? Human-AI 난이도 정렬과 숙련도 시뮬레이션을 통한 문항 난이도 예측

항목(문제 또는 과제)의 난이도를 정확하게 추정하는 것은 교육 평가에 있어 매우 중요하지만, 콜드 스타트 문제에 시달립니다. 대형 언어 모델(Large Language Model)은…

0개월 전 · ai

[Paper] 중세 역사 문서 전사에 대한 딥러닝 접근법의 적용

손글씨 텍스트 인식 및 광학 문자 인식 솔루션은 현대 데이터 처리에서 뛰어난 결과를 보여주지만, 효율성은 La...

0개월 전 · ai

[Paper] 워크스페이스에서의 병합을 Hopf algebra Markov chain으로

우리는 상태공간이 레이블이 붙은 잎을 가진 **binary rooted forests**인 **Hopf algebra Markov chain**의 동적 특성을 연구한다. 이 **Markovian** 동적 시스템…

0개월 전 · ai

부풀어진 RAG 파이프라인에서 Evals 수행 방법

데이터셋 및 모델 간 메트릭 비교 ‘How to Do Evals on a Bloated RAG Pipeline’ 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....

1개월 전 · ai

AI 엔지니어가 반드시 알아야 할 AI 엔지니어링의 핵심 돌파구

개요 이 블로그 게시물은 2017년부터 현재까지 AI engineering이 어떻게 발전했는지 명확하고 step‑by‑step으로 보여줍니다. 우리는 주요 돌파구를 네 가지로 구분합니다...

1개월 전 · ai

[Paper] 추론이 법칙을 만날 때

대규모 추론 모델(LRMs)의 우수한 성능에도 불구하고, 그들의 추론 행동은 종종 직관에 반하여 최적 이하의 추론 능력을 초래한다.

1개월 전 · ai

[Paper] ShareChat: 실제 환경에서의 챗봇 대화 데이터셋

Large Language Models (LLMs)이 고유한 인터페이스 디자인과 기능을 갖춘 별개의 플랫폼으로 진화했지만, 기존 공개 데이터셋은 모델을 …