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검색 결과77건

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인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

로짓과 온도를 바꾸어 확률 간격을 직접 계산하고, 양의 온도 조정이 확신 표현은 바꾸지만 같은 로짓의 1위 답은 바꾸지 않는 이유를 확인합니다.

On Calibration of Modern Neural Networks

짧은 연구 읽기긴 입력의 중간에서 놓치는 정보 — Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts해외 학술 연구

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 짧은 연구 읽기 · 일반

긴 글을 받아들일 수 있는 AI가 그 안의 정보를 고르게 활용하는지는 별개의 질문입니다. 류와 동료들의 2024년 논문은 답을 담은 정보의 위치를 바꾸며 당시 언어 모델의 수행을 비교합니다.

긴 입력의 중간에서 놓치는 정보 — Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

AI가 낮은 확신의 답을 보류할 때 답한 범위와 정답률이 함께 어떻게 바뀌는지 살펴보고, 선택된 일부의 성능을 전체 신뢰성과 혼동하지 않는 법을 익힙니다.

Language Models (Mostly) Know What They Know

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

긴 문맥 모델도 근거 위치에 따라 성능이 달라졌습니다. 문서 수와 위치를 바꾸는 교육 모형으로 강건성을 점검합니다.

Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

Bender 등 연구자들의 ‘확률적 앵무새’ 논문을 통해 대규모 언어모형의 자료 문서화, 환경비용, 편향, 이해관계자 위험을 점검합니다.

On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

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