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18:15
RAG말고 Gen-read[Generate rather than Retrieve: Large Language Models are Strong Context ...]|꼬꼬엔
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479 views • 3 weeks ago
29:18
LLM은 훌륭한 Document 리랭커다[Large Language Models are Effective Text Rankers with Pairwise Ranking..]|꼬꼬엔
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517 views • 2 months ago
30:25
RAG에서 Query에 따라서 다른 전략으로 Retrieval 하자[Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented ...]|꼬꼬엔
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567 views • 2 months ago
24:04
얼마나 작은 단위로 검색해야 할까요?[Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?]|꼬꼬엔
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106 views • 2 months ago
18:10
기나긴 프롬프트, RAG로 해결하자.[Retrieval meets Long Context Large Language Models]|꼬꼬엔
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440 views • 2 months ago
29:11
ChatGPT가 프롬프트 중간 정보를 활용하지 못한다고?![Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts]|꼬꼬엔
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297 views • 3 months ago
18:10
불필요한 내용을 줄이면 RAG가 성능이 올라간다고?!-2[RECOMP: IMPROVING RETRIEVAL-AUGMENTED LMS WITH COMPRESSION ...]|꼬꼬엔
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174 views • 4 months ago
16:11
불필요한 내용을 줄이면 RAG가 성능이 올라간다고?!-1[RECOMP: IMPROVING RETRIEVAL-AUGMENTED LMS WITH COMPRESSION ...]|꼬꼬엔
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272 views • 4 months ago
17:21
스스로 자신을 평가하는 RAG?-2[SELF-RAG: LEARNING TO RETRIEVE, GENERATE, ANDCRITIQUE THROUGH SELF-REFLECTION]
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295 views • 5 months ago
32:01
스스로 자신을 평가하는 RAG?[SELF-RAG: LEARNING TO RETRIEVE, GENERATE, ANDCRITIQUE THROUGH SELF-REFLECTION]|꼬꼬엔
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644 views • 5 months ago
14:41
어떻게 AI 논문을 읽어야 할까요?[How to Read a Paper?]|꼬꼬엔
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234 views • 5 months ago
6:29
Q: Bias-variance trade off에 대해서 설명해주시겠어요? 그리고 이는 머신러닝 모델의 성능에 어떤 영향을 미칠까요? |꼬꼬면
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98 views • 5 months ago
11:27
Q: 이미지 인식을 위해 컨볼루션 신경망(CNN)을 구현하는 방법을 설명하세요. CNN의 주요 레이어는 무엇이며 이미지 처리에 어떻게 기여하나요? |꼬꼬면
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232 views • 5 months ago
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GPT의 할루시네이션을 줄이고 최신 지식을 업데이트 시킬 수 있다고?(RAG)-2[Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-....]|꼬꼬엔
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265 views • 5 months ago
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GPT의 할루시네이션을 줄이고 최신 지식을 업데이트 시킬 수 있다고?(RAG)[Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-....]-1|꼬꼬엔
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1.3K views • 5 months ago
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Q: Cross validation과 boot strapping과 같은 기술은 머신러닝 모델에서 오버피팅과 언더피팅을 확인하고 방지하는데 어떻게 도움이 됩니까? |꼬꼬면
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98 views • 5 months ago
7:42
Q: 머신러닝에서 overfitting과 underfitting에 대해서 설명해주세요. |꼬꼬면
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156 views • 5 months ago
7:49
Q: GPT 모델은 어떤 한계가 있으며 real-world applications에 어떤 영향을 끼칩니까? |꼬꼬면
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90 views • 5 months ago
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Q: GPT란 무엇이며 아키텍처 및 애플리케이션 측면에서 BERT와 어떻게 다른가요? |꼬꼬면
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186 views • 5 months ago
8:23
Q: Word Embeddings과 같은 다른 텍스트 벡터화 기술과 TF-IDF를 비교하고, 어떤 상황에서 어떻게 써야하는지 알려주세요.|꼬꼬면
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90 views • 5 months ago
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Q: TF-IDF가 무엇이며 어떻게 계산합니까?|꼬꼬면
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148 views • 5 months ago
8:43
Q: 트랜스포머 모델의 Self-Attention은 LSTM 기반의 seq2seq와 같은 이전 모델에서 사용했던 Attention과 어떻게 다릅니까?|꼬꼬면
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177 views • 5 months ago
11:13
Q: 트랜스포머 모델과 NLP에서 트랜스포머가 갖는 의미에 대해서 설명하세요.|꼬꼬면
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12:40
ChatGPT에서 긴 프롬프트를 더 좋게 압축해보자-2[LongLLMLingua: ACCELERATING AND ENHANCING LLMS IN LONG ...]|꼬꼬엔
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ChatGPT에서 긴 프롬프트를 더 좋게 압축해보자[LongLLMLingua: ACCELERATING AND ENHANCING LLMS IN LONG CONTEXT ...]|꼬꼬엔
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404 views • 5 months ago
37:33
ChatGPT에서 Prompt를 압축해서 API비를 줄이자![LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference ....]|꼬꼬엔
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648 views • 7 months ago
29:43
LLM끼리 앙상블!?[LLM-BLENDER: Ensembling Large Language Models with Pairwise Ranking and Generati...]|꼬꼬엔
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19:39
GPT와 Python의 환상의 콜라보[PAL: Program-aided Language Models] | 꼬꼬엔
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GPT가 스스로 정답을 검토한다.[Large Language Models are Better Reasoners with Self-Verification] | | 꼬꼬엔
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GPT의 성능을 36% 늘리는 방법. GPT가 점점 더 똑똑해진다?[SELF-REFINE: Iterative Refinement with Self-Feedback] | | 꼬꼬엔
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