ZeroShot2 Gecko: Versatile Text Embeddings Distilledfrom Large Language Models 한글 리뷰 Gecko: Versatile Text Embeddings Distilled from Large Language Models We present Gecko, a compact and versatile text embedding model. Gecko achieves strong retrieval performance by leveraging a key idea: distilling knowledge from large language models (LLMs) into a retriever. Our two-step distillation process begins with gen arxiv.org Abstract Gecko는 큰 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에서 지식을 추출.. 2024. 4. 2. RAT: Retrieval Augmented Thoughts ElicitContext-Aware Reasoning in Long-HorizonGeneration 논문 리뷰 안녕하세요 오늘 리뷰해볼 논문은 RAT: Retrieval Augmented Throughts 입니다. 뜻을 직역하면 검색증강을 통해 생각하게 하겠다 정도로 해석할 수 있겠는데요 벌써 느낌이 오긴합니다. LLM 자체에게 생각을 하게 해서 Agent 형태의 모듈들이 많이 만들어지고 있고, Self-RAG, CRAG 등 다양한 RAG 방법론 또한 모델에게 다시 생각을 통해서 원하는 결과를 낼 수 있도록 해주는 방법론 들 입니다. https://arxiv.org/abs/2403.05313 RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation We explore how iterative revising.. 2024. 3. 20. 이전 1 다음
