Introduction Park et al. (2021)의 KLUE(Korean Language Understanding Evaluation)는 한국어 자연어 이해(NLU) 모델을 체계적으로 평가하기 위한 벤...
Introduction Architecture Patterns with Python (Harry Percival & Bob Gregory, O’Reilly — 일명 Cosmic Python)은 DDD ...
Introduction Wang et al. (2024)의 mE5(Multilingual E5)는 100개 이상의 언어를 지원하는 범용 텍스트 임베딩 모델이다. 정보 검색(IR), 검색 증강 생성(RAG), ...
Introduction Ethayarajh et al. (2024)의 KTO(Kahneman-Tversky Optimization)는 대규모 언어 모델(LLM) 정렬(alignment)에서 기존 DPO가 요구...
Introduction 대규모 언어 모델(LLM)의 정렬(alignment)을 위한 표준 파이프라인은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)로, SFT(Supe...
Introduction 웹 서비스에서 개인화 추천은 사용자의 문맥(context) 정보를 활용하여 최적의 콘텐츠를 선택하는 문제로 정의할 수 있다. 기존의 추천 시스템은 대부분 탐색(exploration)과 ...
Introduction 추천 시스템은 크게 콘텐츠 기반 필터링(content-based filtering)과 협업 필터링(collaborative filtering)으로 나뉜다. 콘텐츠 기반 방법은 아이템의 ...
Introduction 강화학습에서 정책 경사(policy gradient) 방법은 높은 표현력과 범용성을 갖추고 있으나, 샘플 효율성이 낮고 학습이 불안정하다는 한계가 있다. Trust Region Poli...
프로젝트 개요 10개 법인의 ERP 기초 데이터로부터 다차원 손익계산서(P&L)를 자동 산출하는 데이터 파이프라인이다. 반입처/판매처/제품군별 원가 배부, 수율 산출, GP 산정까지 9단계 SQL 쿼리...
Introduction 계층적 데이터셋(hierarchical datasets)에서는 데이터 포인트가 그룹으로 묶인다 (예: 학교별 학생, 병원별 환자). 이러한 데이터에서 그룹별 변동성(group-speci...
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