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관심 있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [University of Science and Technology of China, Google Research] - Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)를 제안하여 retrieval이 잘못되었을 때의 문제를 해결 - lightweight retrieval evaluator(T5-large)를 이용하여 retrieved documents에 대한 confidence score를 반환 - large-scale의 web search를 extension으로 활용 - decompose-then-reco..
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이전에 OpenAI에서 게재한 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 🙇♂️ usechatgpt init success [OpenAI] 고품질의 언어-수학 문제(8.5K개)로 구성된 데이터셋 구축. verifier를 학습시켜서 모델의 문제 풀이 능력을 향상 시킴. 배경 2021년 당시에도 LLM(Large Language Model)들의 능력에 대해 많은 관심이 있었는데, 이 모델들의 한계 중 대표적으로 꼽히는 것이 수학 문제 풀이 능력이었습니다. 정확히는 multi-step mathematical reasoning인데요, 다른 분야에서 뛰어난 퍼포먼스를 보여준 것과 달리 이 태스크에 대해서는 문제를 굉장히 쉽게 준다고 하더라도 잘 맞히지 못했죠. ..
