NLP
LLM 추론 비용 58% 절감: Apple의 ARTER가 보여준 적응형 라우팅 전략
Apple이 개발한 ARTER 시스템이 적응형 라우팅으로 LLM 추론 비용을 58% 절감하면서도 Entity Linking 정확도를 향상시킨 방법을 상세히 분석합니다.
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트랜스포머 모델은 어떻게 문맥을 이해할까? N-gram 통계로 살펴보는 LLM의 작동 원리
트랜스포머 기반 언어 모델이 문맥을 어떻게 이해하고 활용하는지 N-gram 통계를 통해 분석한 최신 연구를 소개합니다. 모델이 다음 토큰을 예측할 때 사용하는 통계적 규칙과 학습 과정에서 나타나는 커리큘럼 학습, 과적합 감지 방법 등 흥미로운 발견을 알아봅니다.
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트랜스포머 모델의 텍스트 생성 파라미터 완전 가이드
트랜스포머 모델에서 텍스트 생성의 품질을 결정짓는 핵심 파라미터인 Temperature, Top-K, Top-P, Repetition Penalty 등을 상세히 설명하고, 다양한 응용 분야별 최적 설정과 실제 코드 예제를 통해 활용법을 안내하는 실용 가이드입니다.
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BERT를 넘어서: 자기성찰적 NLP 모델의 부상과 미래
BERT 이후 등장한 자기성찰적 NLP 모델의 발전과 특징을 살펴봅니다. 자신의 출력과 추론 과정을 평가하고 개선할 수 있는 이 새로운 AI 모델이 의료, 과학 연구, 콘텐츠 생성 등 다양한 산업에 어떤 변화를 가져올지 알아보세요.
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Hugging Face Transformers, AI 마케팅 업무를 위한 필수 라이브러리
Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용해 마케팅 업무를 효율화하고 고도화하는 방법을 살펴봅니다. 콘텐츠 생성, 감성 분석, 고객 세그먼테이션 등 실용적인 마케팅 활용 사례와 함께 시작 가이드를 제공합니다.
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