관심있는 NLP 논문을 읽어보고 ChatGPT를 이용하여 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [Meta, NYU] - LLM-as-a-Judge prompting을 이용하여 스스로 반환한 reward로 학습하는 Self-Rewarding Language Models를 제안 - DPO를 이용하여 반복 학습을 진행하는 동안 instruction following & providing high-quality rewards 능력이 둘 다 향상됨 - Llama 2 70B 모델을 3 iterations로 학습하여 AlapacaEavl 2.0 리더보드에서 우수한 성능을 보임 1. Introduction LLM을 사람의 선호에 맞게 ..
관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [FAIR, AI at Meta, The Hebrew University of Jerusalem] - decoder-only transformer가 infinite multi-state RNNs으로 개념화 될 수 있다는 것을 입증 - 나아가 사전학습된 transformers를 finite multi-state RNNs으로 전환 - 이때 사용되는 새로운 compression policy, TOVA를 제시 1. Introduction transformer의 아키텍쳐가 자연어처리 분야에서 핵심으로 자리잡게 되었지만, 이것과 기존 RNN과의 관계에 대한..
관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [Google Research, Google DeepMind] - 다른 모델 간의 cross-attention을 통해 새로운 capabilities를 획득하게 하는 기법, CALM - Composition to Augment Language Models - 기존 LLM은 're-using'하면서 새로운 few additional parameters와 data를 사용 - 다양한 도메인과 환경에 적용 가능하다는 특징(장점)을 보유 1. Introduction LLM은 여러 태스크 중에서도 이전과 달리 commonsense 또는 factual reas..
관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [Mistral.AI] - Mistral 7B 아키텍쳐에서 각 layer를 8개의 feedforward blocks (experts)로 구성한 Mixtral 8x7B 모델 (32K) - 각 layer에서 router network가 current state를 처리하기 위한 두 개의 experts를 선정하고 두 결과물을 취합 - 각 토큰은 47B 파라미터에 대해 접근할 수 있지만 추론 단계에 활용되는 것은 13B의 activa parameters 뿐임 - instruction을 따르도록 tuning된 Mixtral 8x7B - Instruct 모델..
관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [Tsinghua University, Zhipu AI] - GUI에 대한 이해가 뛰어난 18B 사이즈의 Visual Language Model (VLM)을 도입 - low-resolution & high-resolution image encoder를 동시에 사용하고 cross attention - VQA & GUI 벤치마크 둘 다에서 뛰어난 성능이 확인됨 1. Introduction 최근 LLM을 바탕으로 한 agent의 성장세가 가파른 상황입니다. 무려 15만 개의 star를 받은 AutoGPT를 시작으로 LLM의 능력을 다양한 applica..
NLP 분야의 (지금은 분야를 막론하고 그렇지만) 전설적인 논문인 Attention Is All You Need를 읽고 간단히 정리해보았습니다. 100% 이해하는 것이 쉽지 않기도 하고.. 자세히 정리하다가는 하루가 꼬박 날아갈 가능성이 있어 핵심적인 개념들 위주로 정리하며 복습해볼 생각입니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [Google Brain, Google Research, University of Toronto] - 오직 attention mechanism만으로 구성된 simple network architecture, Transformer를 제안 - 영어를 다른 언어로 번역하는 태스크에서 뛰어난 일반화 성능을 보임 1..