최근 natural language processing의 발전은 텍스트를 생태학을 위한 새로운 데이터 소스로 부각시킨다. 텍스트 자원은 고유한 정보를 담고 있어…

현재 컨텍스트 증강 방법, 예를 들어 retrieval-augmented generation과 같은 방법은 지식 집약적 추론 작업을 해결하는 데 필수적입니다.하지만, 그들은 일반적으로...

Text-to-SQL 작업에서 기존 LLM 기반 방법은 종종 프롬프트에 방대한 데이터베이스 스키마를 포함하여, 긴 컨텍스트 길이와 증가된 prefilling 비용을 초래합니다.

Attributional inference, 관찰된 행동 뒤에 있는 latent intentions를 예측하는 능력은 large language models에게 중요한 동시에 아직 충분히 탐구되지 않은 역량이다 ...

대규모 언어 모델(LLMs)은 수천 개의 숫자 행과 여러 연결된 시트가 포함된 대규모 기업 스프레드시트를 추론하는 데 어려움을 겪으며, 임베드…

프로그래밍 분야에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 개발과 함께, 지능형 프로그래밍 코칭 시스템이 널리 주목받고 있습니다. How...

Conversational agents는 정신 치료 경로에서 지원 도구로 점점 더 많이 사용되고 있으며, 이는 사회에 큰 영향을 미칩니다. 특히, empathy는 핵심 요소입니다.

인간 대화에서, 두 interlocutor는 상호 이해(mutual understanding)를 유지하는 데 적극적인 역할을 합니다. 청자(addressees)가 화자(speakers)의 의미에 대해 확신이 없을 때, ...

민감한 분야에서 Large Language Models (LLMs)의 사용이 증가함에 따라, 그들의 confidence scores가 fairness와 bias에 어떻게 대응하는지에 대한 관심이 커지고 있다....

Large language models (LLMs)은 학습을 위한 대화 파트너로 점점 더 많이 사용되고 있지만, 사용자의 학습과 참여를 지원하는 상호작용 역학은 …

Large language models (LLMs)은 다중 홉 추론을 수행하는 능력, 즉 여러 정보 조각을 결합하는 능력에 대해 점점 더 평가되고 있습니다…

대규모이며 동적인 툴 라이브러리를 활용하는 LLM agents는 효과적인 검색에 의존하지만, 표준 단일 샷 dense retrievers는 복잡한 요청을 처리하는 데 어려움을 겪는다....