대규모 언어 모델 기술

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Einblick - 대규모 언어 모델 기술

대규모 언어 모델의 성능과 효율성을 높이는 동적 레이어 라우팅 기법: Radial Networks

대규모 언어 모델은 메모리, 지연 시간, 전력 요구사항에 어려움을 겪지만, 동적 레이어 스파스성을 활용하면 이를 해결할 수 있다. Radial Networks는 토큰 단위로 레이어를 동적으로 라우팅하여 모델 크기를 늘리면서도 계산 비용을 크게 줄일 수 있다.

대규모 언어 모델을 위한 검색 기반 생성 기술 동향 분석

대규모 언어 모델의 한계를 극복하기 위해 등장한 검색 기반 생성 기술은 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 기술이다.

데이터 삭제의 새로운 지평: 대규모 언어 모델에서의 기계적 언학습

대규모 언어 모델의 데이터 삭제 기술은 프라이버시, 윤리, 법적 문제를 해결하기 위한 핵심 솔루션이 되고 있다. 이를 통해 모델이 특정 데이터를 선별적으로 삭제할 수 있게 되어, 전체 모델 재학습 없이도 민감한 정보, 편향된 내용, 저작권 침해 등의 문제를 해결할 수 있다.

대규모 모델의 매개변수 효율적 미세 조정: 포괄적 조사

대규모 모델은 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 달성했지만, 막대한 계산 비용이 수반된다. 매개변수 효율적 미세 조정(PEFT)은 대규모 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 효율적으로 적응시키는 실용적인 솔루션을 제공한다.

대규모 모델을 위한 매개변수 효율적 미세 조정: 포괄적 조사

대규모 모델의 성능을 향상시키기 위해 최소한의 추가 매개변수만을 조정하는 매개변수 효율적 미세 조정 기법에 대한 포괄적인 연구

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