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SELF-DISCOVER: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures 리뷰 Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures We introduce SELF-DISCOVER, a general framework for LLMs to self-discover the task-intrinsic reasoning structures to tackle complex reasoning problems that are challenging for typical prompting methods. Core to the framework is a self-discovery process whe arxiv.org 안녕하세요 Simon입니다. 오늘은 SELF_DISCOVER라는 또 한 번 CoT를 넘어서는 방법론에 대해서.. 2024. 3. 6.
Corrective Retrieval Augmented Generation 리뷰 안녕하세요 오늘 소개해드릴 논문은 Corrective RAG라는 주제의 논문입니다. 사실 설에 링크드인과 트위터 알람에서 자꾸 이 실험에 관련된 게시글이 많이 보였습니다. 아 이거 중요하겠구나 싶어서 오늘 읽고 리뷰를 하게 되었습니다. 언제나 제 논문은 한글 번역 후 요약정리 중요하게 생각되는 점을 기록하면서 리딩을 하고 있습니다. 참고해 주시길 바랍니다. 논문 원본 Corrective Retrieval Augmented Generation Large language models (LLMs) inevitably exhibit hallucinations since the accuracy of generated texts cannot be secured solely by the parametric knowl.. 2024. 3. 6.
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 논문 리뷰 안녕하세요 Simon 입니다. 오늘은 RAG 의 서베이 관련 논문이 있어서 가져와봤습니다. RAG 기술이 점점 LLM 의 할루시네이션을 개선하기 위한 기술로 자리를 잡고 있고 이곳저곳에서 도입이 되고있고, 텍스트 뿐만아니라 나중에는 멀티모달의 이미지 리트리버 분야도 분명 대두될거 같다는 생각을 종종하고 있습니다. RAG 기술이라도 잘 알고 설명 할 줄 아는 사람이 되고싶어서 위의 논문을 이해해보려고 합니다. Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey Large Language Models (LLMs) demonstrate significant capabilities but face challenges such as halluci.. 2024. 3. 5.
Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM 논문 리뷰 h안녕하세요 Simon 입니다 오늘은 Honeybee 라고 KAKAO Brain 에서 개발한 멀티모달 모델에 관련된 논문을 리뷰하려고 합니다. LLM -> MLLM 에 대한 연구가 확실히 활발하게 이루어지고 있는 듯 합니다. made dall-e HoneyBEE 카카오브레인이 새로운 인공지능 모델 '허니비(Honeybee)'를 발표, 이미지와 텍스트 입력이 가능한 기능을 갖춤. '허니비'는 이미지와 텍스트를 이해하고 답변하는 능력이 있으며, MME 벤치마크에서 높은 점수를 획득. 카카오브레인은 허니비를 교육 및 학습 보조 도구로 활용할 계획이며, 지속적인 연구와 개발을 진행할 예정임. Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM In Multimo.. 2024. 3. 5.

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