llm 논문3 [논문 리뷰]LongSkywork: A Training Recipe for Efficiently Extending Context Length Continual Pretrain Training 시 Input contexts 구성을 어떻게 하는게 모델 성능 향상에 도움이 될지를 서치하던 중 발견한 논문이다.본 논문은 draft 하게 확인했기 때문에 상세한 내용 확인을 위해서는 직접 Detail check 이 필요하다.목차1. 논문의 목적2. 개요3. Methodology4. 실험 결과 1. 논문의 목적컨텍스트 길이 확장효율적인 훈련 방법 제안일반적인 장문 처리 능력 향상 2. 개요CIP와 SynL 방법을 통해 효율적으로 장문 컨텍스트 학습 데이터를 생성하고, 이를 통해 모델의 장문 처리 능력을 크게 향상LongSkywork는 최대 200,000 토큰의 컨텍스트를 처리할 수 있는 장문 LLM합성 데이터의 사용이 실제 수집된 장문 데이터보다 더 효과.. 2024. 10. 17. [논문 리뷰]Magpie: Alignment Data Synthesis from Scratch by Prompting Aligned LLMs with Nothing Synthesis datasets 생성을 위한 레퍼런스 체크를 하던 중 Magpie 논문을 확인했다.LLM 의 특징을 활용하여 데이터셋을 생성하는게 흥미로웠다.직접 몇 가지 테스트를 해봤는데 되긴 하더라.다만... Domain specific task 에 대해서는 아쉬움을 느낀다.그래도 기왕 논문을 확인했으니 기록을 남긴다.논문 링크: arxiv 바로가기목차1. 논문 핵심 내용 요약2. 장점 & 단점 정리3. 코드 유무 확인 1. 논문 핵심 내용 요약a. 문제 제기모델을 효과적으로 학습하려면 고품질의 정렬된 데이터 세트가 필수적이다.기존의 데이터 수집 및 annotation 방법은 시간과 비용이 많이 든다.정렬된 고품질의 데이터를 생성하는 솔루션인 Magpie 제안Magpie 는 합성 데이터 생성을 완전.. 2024. 10. 1. [논문 리뷰]Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning 하고 있는 프로젝트에 적용할만한 방법론을 찾는 중 해당 논문을 발견했다.결과적으로 적용하기 애매하다는 판단을 내렸지만 흥미로운 논문이었기에 기록한다.본 논문의 핵심 내용은 LLM 을 활용한 self-correction 학습법이다.구글 딥마인드에서 일주일 전 공개한 논문으로 강화학습을 활용한 언어 모델의 self-correction 능력 향상을 위한 연구이다.목차1. 논문 핵심 내용 요약2. 장점 & 단점 정리3. 코드 유무 확인 1. 논문 핵심 내용 요약a. 문제 제기LLM 은 올바른 답변을 할 수 있는 기본 지식이 포함되어 있지만 올바른 답변을 이끌어내지 못할때가 있다. 수학 증명의 경우, 증명할 수 있는 지식이 있지만 올바른 추론을 도출하지 못하곤 한다.이를 해결하기 위해 이전에 수행된 self-co.. 2024. 9. 26. 이전 1 다음 반응형
