Language Model - Category - All Things IT @AI

Language Model

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SOLAR가 빛날 수 있도록 가르치기: 언어 모델을 인간의 가치에 맞게 조정하는 업스테이지 AI의 sDPO 04-02

RAG의 진화: 나이브 RAG, 고급 RAG, 모듈형 RAG 아키텍처 04-02

프롬프트 툴 프로젝트: LLM과 벡터 데이터베이스를 모두 지원하는 프롬프트 테스트 및 실험을 위한 오픈 소스 툴킷 04-02

전략적 프롬프트 엔지니어링 및 요약으로 대규모 언어 모델이 의사 결정을 탐색하는 방법 살펴보기 04-01

HyperLLaVA: 동적 시각 및 언어 전문가를 통한 멀티모달 언어 모델 향상 03-27

대규모 언어 모델을 위한 컴파일러 생성 피드백의 아이디어 03-26

LLM2LLM: 합성 데이터로 저데이터 영역에서 대규모 언어 모델 성능을 향상시키는 UC 버클리, ICSI 및 LBNL 연구진의 혁신적인 접근 방식 03-26

EPFL 연구진의 DenseFormer: 뛰어난 언어 모델링 성능과 속도를 위한 심층 가중 평균으로 트랜스포머 효율성 향상 03-26

마이크로소프트 AI, CoT-인플럭스를 제안하다: LLM 수학적 추론을 개선하기 위해 몇 가지 생각의 연쇄(CoT) 학습의 경계를 넓히는 새로운 기계 학습 접근법 제안 03-26

Quivr를 만나보세요: 38,000개 이상의 깃허브 스타를 보유한 오픈 소스 RAG 프레임워크 03-26

클로드 투자자를 만나보세요: 최초의 클로드 3 투자 분석가 에이전트 레포 03-26

이 AI 백서에서는 SafeEdit: 지식 편집을 통해 해독하는 LLM을 조사하는 새로운 벤치마크를 소개합니다. 03-26

임페리얼 칼리지와 GSK AI의 연구원들이 생물 의학 영역에서 보조자로서의 LLM의 신뢰성을 평가하기 위한 머신러닝 프레임워크인 RAmBLA를 소개합니다. 03-26

라마팩토리: 효율적인 최첨단 학습 방법을 통합한 통합 머신러닝 프레임워크로, 사용자가 100개 이상의 LLM을 유연하게 미세 조정할 수 있습니다. 03-25

인민대학교의 연구, 혁신적인 CoTGenius 프레임워크에 기반한 최첨단 대규모 언어 모델인 ChainLM을 소개합니다. 03-25

Apple 연구원, 대규모 언어 모델을 사용하여 디바이스 지향 음성 감지를 위한 멀티모달 AI 접근법 제안 03-25

메타 AI가 제안하는 리버스 트레이닝: LLM의 역전의 저주를 해결하는 데 도움이 되는 간단하고 효과적인 인공 지능 훈련 방법 03-25

LMU 뮌헨의 지그재그 맘바: 효율적인 확산 모델링을 통한 고해상도 시각 콘텐츠 생성의 혁신 03-24

상황별 규제에 맞게 AI 규정 준수를 최적화하는 IBM의 얼라인먼트 스튜디오 03-24

Tnt-LLM: 수동 접근 방식의 해석 가능성과 자동 텍스트 클러스터링 및 토픽 모델링의 규모를 결합한 새로운 머신 러닝 프레임워크 03-24

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