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검색 결과9건

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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?

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models

논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

완성 텍스트 읽기보다 일부를 생성할 때 학습이 높아지는가?

Text Generation Benefits Learning: a Meta-Analytic Review

인공지능과 논리해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Toolformer는 도구 호출 후보를 만들고 실제 결과가 다음 단어 예측에 도움이 되는지 걸러 학습합니다. 도구의 계산 정확도와 호출 선택의 적절성을 구분합니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

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