앙상블 다이버시티를 이용한　RAG-LLM 응답 성능 향상

대규모 언어 모델(LLM)은 질문 답변을 포함한 자연어 처리 작업에서 괄목할 만한 발전을 보여 왔다. 그러나 이러한 모델은 뛰어난 성능에도 불구하고 종종 부정확하거나 불완전한 답변을 생성하는 등의 한계가 있어 왔다. 이 한계를 극복하기 위한 방안 중의 하나로 앙상블 다양성을 통해 LLM의 응답 품질을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안한다. 우리는 여러 방식의 LLM 방식들의 응답 다양성을 활용하여 단일 LLM 방식의 단점을 완화하고 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하는 것을 목표로 한다. 특히 본 방식은 앙상블 다이버시티...

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Podrobná bibliografie

Vydáno v:	한국정보통신학회논문지 Ročník 28; číslo 8; s. 916 - 926
Hlavní autoři:	강석훈(Seok-Hoon Kang), 김성진(Sung-Jin Kim)
Médium:	Journal Article
Jazyk:	korejština
Vydáno:	한국정보통신학회 01.08.2024
Témata:	전자/정보통신공학 Generative AI 생성형 AI AI RAG GPT 인공지능 LLM
ISSN:	2234-4772, 2288-4165
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!