핵심 개념
LLM을 활용한 데이터 증강의 중요성과 도전에 대한 종합적인 조망
초록
LLM을 활용한 데이터 증강의 중요성과 도전에 대한 종합적인 조망
데이터 관점과 학습 패러다임을 탐색하고, 다양한 전략과 응용을 살펴봄
데이터 오염, 제어 가능한 데이터 증강, 문화적 다중 언어 데이터 증강, 다중 모달 데이터 증강 등의 도전과 미래 방향성을 논의
통계
LLM을 활용한 데이터 증강은 모델 성능 향상을 위한 중요한 전략이다.
LLM을 사용한 데이터 증강은 추가 데이터 수집 없이 훈련 예제를 다양화하는 데 중요하다.
LLM을 사용한 데이터 증강은 자연어 처리 분야에서 독특한 도전과 기회를 제시한다.
인용구
"LLM을 사용한 데이터 증강은 모델 성능을 향상시키는 데 중요한 전략이다." - Bosheng Ding 등
"LLM을 사용한 데이터 증강은 추가 데이터 수집 없이 훈련 예제를 다양화하는 데 중요하다." - Chengwei Qin 등
"LLM을 사용한 데이터 증강은 자연어 처리 분야에서 독특한 도전과 기회를 제시한다." - Ruochen Zhao 등