논문 이해
1.[논문 이해] Improving Passage Retrieval with Zero-sho Question Generation(EMNLP 2022)
※ 본 내용의 논문의 정리보단 제가 이해하고 공부한 내용위주로 작성하는 것이니 자세한 사항은 논문을 참고하시길 바랍니다.안녕하세요. 오늘 리뷰할 논문은 "Improving Passage Retrieval with Zero-sho Question Generation"으
2023년 10월 5일
2.[논문이해]Generate rather than Retrieve: Large Language Models are Strong Context Generators(ICLR 2023)
※ 본 내용의 논문의 정리보단 제가 이해하고 공부한 내용위주로 작성하는 것이니 자세한 사항은 논문을 참고하시길 바랍니다.안녕하세요. 오늘 리뷰할 논문은 "Improving Passage Retrieval with Zero-sho Question Generation"으
2023년 10월 5일
3.[논문읽기]Increasing Diversity While Maintaining Accuracy: Text Data Generation with Large Language Models and Human Interventions(ACL2023)
논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 high-quality 텍스트 데이터를 생성하는데 발생하는 어려움과 해결책에 대해서 다루고 있습니다.Objective: To facilitate high diversity and accuracy in text data g
2023년 11월 14일
4.[논문이해]KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents(Arxiv2403 논문)
_ ※ 본 내용의 논문의 정리보단 제가 이해하고 공부한 내용위주로 작성하는 것이니 자세한 사항은 논문을 참고하시길 바랍니다. 또한, 기재된 그림은 모두 본 논문에서 사용하였습니다. 이 논문이 이해가 잘 안되신다면 ReAct 논문을 참고하시면 도움이 많이 될 것 같습니다
2024년 4월 4일