利用大型語言模型生成以參與度為導向的內容
大型語言模型 (LLM) 可用於生成針對社交網絡互動量身定制的內容，通過強化學習和模擬反饋，LLM 可以學習生成與特定主題和意見分佈產生共鳴的內容，從而最大限度地提高用戶參與度。
대규모 언어 모델을 사용한 참여 기반 콘텐츠 생성: 소셜 네트워크에서의 영향력 극대화
본 논문에서는 강화 학습 기반 프레임워크를 사용하여 소셜 네트워크에서 사용자 참여를 극대화하는 콘텐츠를 생성하도록 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키는 방법을 제시합니다.
高效推論方法的深入探討：預測解碼綜述
預測解碼是一種用於大型語言模型（LLM）的高效推論方法，它利用較小、更快的模型生成草稿文本序列，然後由較大、更準確的模型進行驗證和優化，從而提高推論速度，同時保持輸出品質。
대규모 언어 모델 추론의 효율적인 방법: 예측 디코딩에 대한 심층 분석
예측 디코딩은 대규모 언어 모델의 추론 속도를 높이기 위한 유망한 방법으로, 작은 모델을 사용하여 후보 토큰을 생성하고 큰 모델로 검증하는 두 단계 프로세스를 통해 효율성을 향상시킨다.
大規模言語モデルにおける効率的な推論手法：投機的デコーディングの調査
大規模言語モデル（LLM）の推論を高速化する投機的デコーディングは、従来の逐次的なトークン生成ではなく、並列処理を用いることで、処理時間とリソース消費を大幅に削減できる。
DMQR-RAG：透過多樣化多重查詢改寫提升檢索增強生成
為了解決大型語言模型在靜態知識和幻覺方面的局限性，本文提出了 DMQR-RAG，一個通用的多重查詢改寫框架，透過多樣化的改寫策略和自適應選擇方法，提升檢索增強生成中文件檢索和最終回應的效能。
A Comprehensive Survey of Speculative Decoding for Efficient Large Language Model Inference
Speculative decoding significantly improves the efficiency of Large Language Model inference by using a smaller model to draft token sequences and a larger model to verify them, but challenges remain in its real-world application, particularly in optimizing throughput, long context generation, model parallelism, hardware limitations, and generalizability across tasks.
DMQR-RAG: RAG를 위한 다양한 다중 쿼리 재작성
본 논문에서는 RAG에서 검색 성능과 응답 품질을 향상시키기 위해 다양한 재작성 쿼리를 활용하여 관련 문서의 재현율을 높이는 다중 쿼리 재작성 프레임워크인 DMQR-RAG를 제안합니다.
多様な複数クエリ書き換えによる検索拡張生成 (DMQR-RAG)
大規模言語モデルの検索拡張生成において、クエリを多様性と情報量を考慮して複数回書き換えることで、より適切な文書検索と回答生成が可能になる。
Improving Retrieval-Augmented Generation with Diverse Multi-Query Rewriting (DMQR-RAG)
DMQR-RAG improves the accuracy and relevance of retrieval-augmented generation (RAG) systems by employing diverse multi-query rewriting strategies to enhance the retrieval of relevant documents.
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