관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️usechatgpt init success[Allen Institue for AI]- a lightweight decoding-time algorithm, proxy-tuning을 제안- output vocabulary에 대한 prediction만을 활용하는 테크닉- 사이즈가 작은 두 모델의 확률 분포차를 큰 베이스 모델에 반영하는 방식으로, 본 논문에서는 Llama 패밀리 모델들을 사용 1. IntroductionLLM을 직접 학습시키는 것은 너무나도 많은 비용을 필요로 하기도 하고, 사실 요즘엔 애초에 접근 자체가 불가능한 경우가 많습니다.회사 이름값을 못하는 OpenAI의 GPT-4..
관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [Tencent AI Lab] - 여러 LLM들의 능력을 single LLM으로 전이하는 방법론을 제시 - Llama-2, MPT, OpenLLaMA, 세 모델을 사용 - source LLM들의 생성 확률 분포를 기반으로 fusion 1. Introduction LLaMA, GPT와 같은 모델을 직접 학습하는 것은 천문학적인 비용을 초래하며 환경 문제에까지 큰 영향을 준다는 것이 잘 알려져있습니다. 그래서 모델을 직접 학습하지 않고 기존 모델들의 지식을 활용하는 방법론들이 다양하게 제시되고 있습니다. 본 논문에서는 knowledge fusion ..
관심있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [OpenAI] - strong pretrained model을 weak supervisor를 통해 fine-tuning 하더라도 supervisor보다 뛰어난 성능을 보인다 - 이를 weak-to-strong generalization 현상이라고 부른다 - 미래에는 superhuman model을 학습하기 위해 RLHF와 같은 테크닉들을 적용할 수 없을 것이다 1. Introduction 오늘날 많은 언어 모델들은 Reinforcement Learning from Human Feedback(RLHF)와 같은 테크닉들을 통해 학습되고 있습니다. ..
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..
