반응형 chatqa2 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. 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. 이전 1 다음 반응형
