시리즈

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1.[LLM] Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation (대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 관련 논문) 정리

RAG(검색-증강 생성)을 활용해서 서비스를 만들고 있는 와중에 여러 이슈에 봉착하고는 한다. 일단 나는 vectordb에 정제된 데이터들을 넣고 RAG를 활용해서 최대한 도메인 집약적이고, 할루시네이션을 줄이는 가장 간단한 방법을 사용하고 있다.LLM이 최전선에서 여

2024년 7월 25일

2.[LLM] AI agent - google agent whitepaper (구글 agent 백서)

ai agent를 구현하고 있어서 공부하고 최근 자료를 리서치하던 중에, 이번 년도 2일에 나온 구글의 AI agent whitepaper가 나와서 오후 시간을 할애해서 번역기 + chatgpt를 활용해서 전체 원문을 번역했다.뭔가 새롭게 알게된 사실은 없어서 아쉽다.

2025년 1월 6일

3.[LLM] Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (생성적 에이전트 : 상호작용적인 가상 인간 행동 모델) 논문 (1)

논문 : https://arxiv.org/abs/2304.03442https://arxiv.org/abs/2304.03442 시뮬라크르 - 철학적 개념에서 나온 용어, 현실물의 복제물이나 가짜 이미지로, 인터랙티브한 가상 인간 행동 모델로 해석 가능

2025년 1월 9일

4.[LLM] Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (생성적 에이전트 : 상호작용적인 가상 인간 행동 모델) 논문 (2)

생성형 에이전트는 개별 에이전트로서, 그리고 그룹으로서, 환경과 경험을 바탕으로 믿을 수 있는 행동을 생성하는 것을 목표로 한다. 우리의 평가는 생성형 에이전트의 능력과 한계를 조사하는 데 중점을 둔다. 개별 에이전트가 과거 경험을 제대로 회수하고, 믿을 수 있는 계획

2025년 1월 9일

5.[LLM] Agentic Systems : A Guide to Transforming Industries with Vertical AI Agents(에이전트 시스템 : 산업을 혁신하는 Vertical AI 에이전트 가이드)

논문 https://arxiv.org/pdf/2501.00881 Vertical AI : 특정 산업이나 도메인(예: 의료, 금융, 법률, 교육 등)에 특화된 인공지능 에이전트를 의미. 일반적으로, 특정한 "수직적(vertical)" 시장이나 영역의 요구와 과제에 맞

2025년 1월 13일

6.[LLM] Laying the Foundation First? Investigating the Generalization from Atomic Skills to Complex Reasoning Tasks (기초를 먼저 다지는 가? 기본 기술에서 복합 추론 과제로의 일반화 조사)

주요 연구 결과기본 기술(산술 연산, 단위 변환 등)은 복합 추론 과제로 자발적으로 일반화되지 않는다는 것을 실험을 통해 확인계층적 커리큘럼 학습(hierarchical curriculum learning)을 통해 기술 일반화를 성공적으로 유도할 수 있음기본 기술 학습

2025년 1월 21일