반응형 오픈소스7 ChatQA 2의 혁신: 긴 컨텍스트와 RAG 통합의 새 패러다임 ChatQA 2는 긴 컨텍스트 처리와 RAG 기술을 결합하여 오픈소스 모델의 성능을 한 단계 끌어올렸습니다. 대형 언어 모델에서의 혁신적인 접근 방식이 주목받고 있습니다. 목차 ChatQA 2의 성능 향상 요소 긴 컨텍스트에 대한 새로운 접근법 RAG 기술 통합의 효과 128k 컨텍스트 창의 장점 RAG와 긴 컨텍스트의 상호작용 RAG를 통한 효율적인 정보 처리 문맥 인식의 정확성 향상 .. 2025. 2. 12. 오픈소스 LLM에서 RAG 추론 능력 향상을 위한 Open-RAG 프레임워크 Open-RAG 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 RAG 추론 능력을 획기적으로 강화합니다. 복잡한 쿼리 처리에 최적화된 이 모델은 자연어 처리의 새로운 가능성을 제시합니다. 목차 Open-RAG의 혁신적 접근 RAG 모델의 한계와 Open-RAG의 해결책 스파스 믹스처 오브 익스퍼트(Model) 변환 복잡한 쿼리 처리의 동적 전문가 선택 하이브리드 적응 검색 방법 모델 신뢰도 기반의 검색 필요성 판단 성능과 속도 간.. 2025. 2. 11. ChatQA 모델이 GPT-4를 초월한 대화형 QA 성능 분석 ChatQA 모델이 기존의 GPT-4 성능을 초과할 수 있는 가능성에 대한 연구를 소개합니다. 이 모델은 혁신적인 학습 방법과 데이터 구성 덕분에 대화형 질문-응답 태스크에서 높은 성과를 기록했습니다. 목차 ChatQA의 기본 원리: 두 단계 학습법 Supervised Fine-Tuning(SFT) 및 Context-Enhanced Instruction Tuning Dense Retriever의 효과와 활용 무응답 처리 기법의 소개 ChatQA의 데이터셋과 성능 평가 .. 2025. 2. 11. open-rag: 오픈소스 LLM을 통한 추론 역량 강화 최근의 open-rag 프레임워크는 오픈소스 대규모 언어 모델의 추론 능력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이 접근법은 다양한 자연어 처리 작업에서 더욱 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공합니다. 목차 open-rag 프레임워크의 구조 스파스 믹스처 오브 익스퍼트 모델 하이브리드 적응 검색 방법 효율적인 추론 처리 결론 오픈소스 LLM의 활용 LLM과 RAG의 통합 오픈소스 모델의 한.. 2025. 2. 9. 이전 1 2 다음 반응형
