4일 전 · ai

[Paper] Transformer 언어 모델을 위한 Value-Aware 수치 표현

Transformer 기반 언어 모델은 종종 수학적 추론 벤치마크에서 강력한 결과를 달성하지만 기본적인 수치 이해에서는 여전히 취약합니다...

4일 전 · ai

[Paper] ShortCoder: 지식 강화 구문 최적화 기반 토큰 효율적인 코드 생성

Code generation tasks는 사용자 요구사항을 executable code로 자동 변환하는 것을 목표로 하며, 수동 개발 노력을 크게 줄이고 ...

4일 전 · ai

[Paper] 일반 건강 질의에 대한 Empathy Applicability Modeling

LLM은 임상 워크플로에 점점 더 통합되고 있지만, 효과적인 의사-환자 커뮤니케이션의 필수적인 측면인 clinical empathy가 부족한 경우가 많다.

4일 전 · ai

[Paper] LLMs can Compress LLMs: 에이전트에 의한 적응형 프루닝

대규모 언어 모델(LLM)이 계속 확장됨에 따라, 사후 훈련 프루닝은 계산 비용을 줄이면서 성능을 유지하는 유망한 접근법으로 떠올랐습니다.

4일 전 · ai

[Paper] 생성된 데이터로 라우팅: 주석 없는 LLM 스킬 추정 및 전문가 선택

대규모 언어 모델(LLM) 라우터는 주어진 입력에 대해 최적의 모델을 동적으로 선택합니다. 기존 접근 방식은 일반적으로 실제 라벨이 달린 데이터(ground‑truth labeled data)에 접근할 수 있다고 가정합니다.

4일 전 · ai

[Paper] DeepResearchEval: 딥 리서치 작업 구성 및 Agentic Evaluation을 위한 자동화 프레임워크

딥 리서치 시스템은 다단계 웹 리서치, 분석 및 교차 소스 합성에 널리 사용되지만, 그 평가에는 여전히 어려움이 있습니다. 기존 벤치마크...

4일 전 · ai

[Paper] 다중 작업 LoRA에서 작업 충돌을 직교 그라디언트 투영으로 분리하기

멀티태스크 학습(MTL)과 로우-랭크 어댑테이션(LoRA)의 결합은 대규모 언어 모델의 파라미터 효율적인 배포를 위한 유망한 방향으로 부상하고 있습니다.

5일 전 · ai

다중 사용 사례를 위한 챗봇 설계: Intent Routing 및 Orchestration

오늘날 조직들은 FAQ, 트러블슈팅, 추천, 아이디에이션과 같은 다양한 작업을 처리할 수 있는 챗봇을 구축하고자 합니다. My previous a...

5일 전 · ai

[Paper] 협업 Multi-Agent Test-Time Reinforcement Learning for Reasoning

멀티에이전트 시스템은 다양한 응용 분야에서 실용적인 LLM 기반 협업자로 진화했으며, 다양성과 교차 검증을 통해 견고성을 확보했습니다. 그러나, m...

5일 전 · ai

[Paper] Hybrid Rule and Neural Network 기반 의미 태거 생성: Silver Standard Data를 활용한 다국어 의미 주석을 위한 PyMUSAS 프레임워크

Word Sense Disambiguation (WSD)은 WordNet, BabelNet, Oxford Dictionary of English와 같은 의미 체계를 사용하여 널리 평가되어 왔습니다. 그러나, ...

5일 전 · ai

[Paper] TaxoBell: Gaussian Box Embeddings를 이용한 자기지도 분류 체계 확장

Taxonomies는 다양한 분야에서 구조화된 지식 표현의 기반을 형성하며, e-commerce catalogs, semantic search 등과 같은 응용 프로그램을 가능하게 합니다.

5일 전 · ai

2026년 토픽 모델링 기법: 시드 모델링, LLM 통합, 데이터 요약

시드된 토픽 모델링, LLM과의 통합, 요약된 데이터에 대한 학습은 NLP 툴킷의 새로운 부분입니다. 포스트 “Topic Modeling Techniques for 202…”입니다.