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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      LLM의 창의적 답변을 위한 데이터 전처리 실험 분석

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      https://www.riss.kr/link?id=A109499013

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      국문 초록 (Abstract)

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      대규모 언어 모델(LLM)은 현재 비약적인 발전을 보이고 있다. 좋은 성능을 내기 위해서는 학습방법론 만큼 데이터의 전처리도 중요한데 본 논문에서는 창의적인 측면에서 LLM이 사용자의 질문에 답변을 잘하도록 탐색적 방법론을 적용하여 실험하였고 결과를 분석하였다. 기존RAG파이프 라인에 설명적이고 명시적인 데이터와 창의적인 대화문을 만들어 데이터 전처리를 개선하였다. 실험결과 기존 모델에 비해 사용자 질문이 모호하고 문맥에 안 맞더라도 정답에 더욱 가까운 답변 성능을 보였다.
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      대규모 언어 모델(LLM)은 현재 비약적인 발전을 보이고 있다. 좋은 성능을 내기 위해서는 학습방법론 만큼 데이터의 전처리도 중요한데 본 논문에서는 창의적인 측면에서 LLM이 사용자의 질문...

      대규모 언어 모델(LLM)은 현재 비약적인 발전을 보이고 있다. 좋은 성능을 내기 위해서는 학습방법론 만큼 데이터의 전처리도 중요한데 본 논문에서는 창의적인 측면에서 LLM이 사용자의 질문에 답변을 잘하도록 탐색적 방법론을 적용하여 실험하였고 결과를 분석하였다. 기존RAG파이프 라인에 설명적이고 명시적인 데이터와 창의적인 대화문을 만들어 데이터 전처리를 개선하였다. 실험결과 기존 모델에 비해 사용자 질문이 모호하고 문맥에 안 맞더라도 정답에 더욱 가까운 답변 성능을 보였다.

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