논문 리뷰
1.[논문] Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on Self-Chat Data
Abstract 본 논문은 high-quality multi-turn 대화 말뭉치를 ChatGPT를 활용하여 자동으로 생성하는 방식을 제안한다. 제작된 말뭉치는 오픈 소스 LLM(거대 언어 모델)인 LLaMA를 통해 PEFT(Parameter-Efficient Tun
2.[논문] What Does BERT Look At? An Analysis of BERT's Attention
논문 소개 : What Does BERT Look At? An Analysis of BERT's Attention Clark, Kevin, et al. "What does bert look at? an analysis of bert's attention." arXiv
3.[논문] Platypus: Quick, Cheap, and Powerful Refinement of LLMs
Paper: Lee, Ariel N., Cole J. Hunter, and Nataniel Ruiz. "Platypus: Quick, Cheap, and Powerful Refinement of LLMs." arXiv preprint arXiv:2308.07317 (2
4.[논문] MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction Tuning
MAmmoTH: 수학 문제 해결에 특화된 LLM. Instruction tuning dataset인 MathInstruct를 기반으로 학습
5.[논문] Self-Alignment with Instruction Backtranslation
데이터: https://github.com/Spico197/Humback/releases/tag/data 소스코드: https://github.com/Spico197/Humback 요약 사람이 작성한 text instruction을 LM으로 labeling한 후 L
6.[논문] DOLA: DECODING BY CONTRASTING LAYERS IMPROVES FACTUALITY IN LARGE LANGUAGE MODELS
retrieved external knowledge에 대한 조절이나 fine-tuning이 필요 없는 pre-trained LLM의 환각을 줄이기 위해 간단한 decoding 전략을 제안 LLM의 factual information이 일반적으로 특정 transform
7.[논문] Stepwise Verification and Remediation of Student Reasoning Errors with Large Language Model Tutors
LLM(대형 언어 모델)이 학생의 수학 문제 풀이에서 오류를 단계별로 식별하고 수정 가능한 피드백을 제공하는 데 한계가 있음.목표:풀이 과정의 각 단계를 검증해 오류를 명확히 식별.맞춤형 피드백 생성을 통해 학생의 학습 효과 증진.검증 시스템 설계분류 기반 검증
8.[논문] Exploring the Compositional Deficiency of Large Language Models in Mathematical Reasoning Through Trap Problems
데이터셋은 수학적 추론에서의 LLM(대형 언어 모델)의 한계를 평가하기 위해 설계되었습니다. 이 데이터셋은 기존의 수학 문제 집합에 "Trap Problems"를 추가하여, 모델이 논리적 모순, 정의되지 않은 조건, 또는 불가능한 상황을 어떻게 처리하는지를 테스트합니다
9.[논문] Solving for X and Beyond: Can Large Language Models Solve Complex Math Problems with More-Than-Two Unknowns
이 연구는 대형 언어 모델(LLMs)이 미지수가 두 개를 초과하는 복잡한 수학 문제를 해결할 수 있는지를 조사합니다. 새로운 벤치마크인 BeyondX를 도입하여, 기존 LLM들의 한계를 시험하며 성능을 개선하기 위해 Formulate-and-Solve 접근법을 제안합니
10.[논문] Consistent Autoformalization for Constructing Mathematical Libraries
수학적 표현을 자동화된 방식으로 형식화하는 과정에 대한 연구를 다룬다. 이 연구의 주된 목표는 비공식적인 수학적 증명을 형식적 증명으로 변환하는 autoformalization 방법을 개발하는 것이다. 이를 통해 수학적 지식을 자동으로 증명 시스템에 통합할 수 있는 라
11.[논문] ACE: A LLM-based Negotiation Coaching System
ACE(Assistant for Coaching nEgotiation)는 negotiation 기술 향상을 지원하는 인공지능 기반 시스템이다. ACE는 LLM을 기반으로 사용자의 negotiation 실수를 식별하고, 실시간으로 피드백을 제공하며, negotiation
12.[논문] MT-Eval: A Multi-Turn Capabilities Evaluation Benchmark for Large Language Models
MT-Eval은 대형 언어 모델(LLM)의 다중 회차 대화 능력을 평가하기 위해 개발된 벤치마크입니다. 현실적인 시뮬레이션 환경(문서 처리, 정보 검색 등)에서 모델의 성능을 검증하며, 기억(Recollection), 확장(Expansion), 정제(Refinement
13.[논문] LLM-Driven Learning Analytics Dashboard for Teachers in EFL Writing Education
이 논문은 영어를 외국어로 배우는(EFL) 쓰기 교육에서 교사 지원을 위한 LLM 기반 대시보드 개발에 중점을 둡니다. 핵심 기능 학생-ChatGPT 상호작용 요약 주간 채팅 빈도, 에세이 평가 결과를 데이터 시각화를 통해 제공 교사가 학생과 Chat
14.[논문 리뷰] Towards an AI-Augmented Textbook
요약 생성형 AI(Gemini 2.5 Pro)를 활용해 학생 개개인의 읽기 수준과 관심사에 맞춰 텍스트를 개인화하고, 동일한 콘텐츠를 4가지 형식(슬라이드, 오디오, 마인드맵, 몰입형 텍스트)으로 자동 변환해 제공하는 Learn Your Way 프레임워크를 제안하며