"Old start 방식의 감독 학습(supervised fine-tuning)"은 자연어 처리, 특히 언어 모델(Language Model)*이나 대형 사전 학습 모델(LLM)의 미세조정(fine-tuning) 맥락에서 등장하는 개념입니다. 이 용어는 일반적으로 특정 전략이나 초기화 방식과 관련되며, 최신 방법들과 대비해 초기부터 전통적인 방식으로 미세조정하는 전략을 의미합니다. Old Start 방식의 정의Old start 방식은 다음과 같은 특징을 가집니다:모델의 전(pre-trained) 파라미터를 그대로 유지하고, 초기부터 전체 네트워크 또는 하위 모듈 전체를 동시에 미세조정함학습 초기부터 라벨 데이터를 직접 사용한 감독 학습(Supervised Fine-Tuning; SFT)을 적용초기에는 모..

이 논문 (Abstract)은 LLM 기반 쿼리 재작성(Query Reformulation) 분야의 한계를 극복하고자 제안된GenCRF (Generative Clustering and Reformulation Framework)를 소개하고 있습니다https://arxiv.org/pdf/2409.10909핵심 배경Query Reformulation: 정보 검색(IR)에서 사용자의 원래 쿼리를 자동으로 수정하여 검색 정확도를 높이는 방법.LLM 기반 최신 기법: 최근에는 대형 언어 모델을 활용해 쿼리를 확장하지만, 여전히 중복된 표현이나 의도 다양성 부족 문제가 있음.제안 기법: GenCRFGenCRF의 주요 구성요소는 다음과 같음:LLM 기반 다변화 쿼리 생성:사용자 원 쿼리로부터 다양한 방식으로 prom..

Z-검정과 t-검정은 둘 다 평균의 차이를 검정하는 통계적 방법이지만, 사용하는 상황과 전제 조건이 조금 다릅니다.공통점두 검정 모두 **"평균 차이가 통계적으로 유의미한가?"**를 판단하기 위한 가설 검정 방법입니다. Z-검정예시: "어떤 공장의 제품 평균 무게가 100g이라고 알려져 있는데, 10개를 뽑아서 측정한 결과 평균이 104g이었다. 이 차이는 우연일까?" → 모집단의 σ를 알고 있으면 Z-검정을 적용T-검정 예시: "어떤 다이어트 프로그램 참가자 15명의 체중 감소 평균이 4.1kg인데, 프로그램 전 평균은 5kg이었다면 통계적으로 차이가 있을까?" → 모집단의 표준편차를 모르면 t-검정을 사용

https://arxiv.org/abs/2210.03629 생각하고 행동하는 AI? 🧠🚀 ReAct 프레임워크 완전 정복!최근 대규모 언어 모델(LLM)이 글쓰기, 코딩, 번역 등 다양한 분야에서 놀라운 능력을 보여주고 있죠! 하지만 LLM이 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어, 마치 사람처럼 스스로 생각하고(Reasoning) 그 생각을 바탕으로 행동(Acting)까지 할 수 있다면 어떨까요? 오늘 소개해 드릴 ReAct 프레임워크가 바로 이 질문에 대한 흥미로운 해답을 제시합니다! 🤩ReAct는 LLM의 '추론 능력'과 '행동 능력'을 마치 우리 뇌처럼 시너지 효과를 내도록 결합하는 혁신적인 접근 방식이에요. 기존에는 이 두 가지 능력이 따로 다뤄졌다면, ReAct는 이들을 자연스럽게 엮어 LLM..

10강 : How to deploy AI agents into productionAI 에이전트, 실전 투입! 🚀 프로덕션 배포 완전 정복 가이드열심히 개발한 AI 에이전트, 이제 실험실을 떠나 실제 사용자들을 만날 시간입니다! 하지만 아이디어를 현실로 만드는 개발 과정만큼이나 중요한 것이 바로 프로덕션(Production) 환경에 성공적으로 배포하고 관리하는 것입니다. AI 에이전트를 개발하는 궁극적인 목표는 "사용자와 고객의 손에" 닿아 실질적인 가치를 제공하는 것이니까요.이번 가이드에서는 AI 에이전트를 성공적으로 실전에 투입하기 위해 반드시 알아야 할 핵심 전략들을 알아보겠습니다.1. 시작부터 탄탄하게! AI 에이전트 종합 평가 📊AI 에이전트의 성공적인 배포는 **"AI 에이전트를 제대로 평가..