
이 연구는 대화형 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 인지 능력 향상과 추론 기술 유지를 위해 힌트를 제공하는 방법을 제안합니다. 이를 위해 TriviaHG라는 새로운 대규모 데이터셋을 구축하고, 힌트의 수렴성과 친숙도를 자동으로 평가하는 방법을 제시합니다.


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TriviaHG: 자동 힌트 생성을 위한 데이터셋


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이 연구에서는 소스 도메인 데이터에 대한 접근 없이 질문 답변 모델을 타겟 도메인에 적응시키는 새로운 자기 학습 기반 접근법을 제안한다. 이를 위해 특별히 설계된 마스크 모듈을 활용하여 도메인 지식을 효과적으로 보존하고 도메인 간 차이를 완화한다.


질문-답변을-위한-마스크-자기-학습을-통한-소스-프리-도메인-적응


질문 답변을 위한 마스크 자기 학습을 통한 소스 프리 도메인 적응
