rag1 [세미나 리뷰] RAG : Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 회사에서 다른 분이 RAG 논문 내용을 공유해주셨습니다. 공유받은 내용을 기반으로 다시 정리해보려고 합니다. 먼저 이 세미나로 새로 배울 수 있던 내용은 다음과 같습니다. Parametric and Non-Parametric 서로 다른 임베딩 모델을 사용해 유사도(내적)를 구하는 것도 가능하다. (Transformer Q, K, V와 연계) Beam Search 논문 내용을 주로 다루면서 위 개념에 대해서도 언급해보도록 하겠습니다. Issue 교육, 법률, IT 등 특정 전문 지식이 필요한 자연어 모델의 성능을 끌어 올리거나 ChatGPT처럼 다양한 주제로 대화를 나눌 수 있지만 가끔은 없는 사실을 마치 있는 것처럼 말하는 현상(Hallucination)을 줄이려면 어떻게 해야 할까요? 바로 질문(Que.. 2024. 1. 12. 이전 1 다음
