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소프트웨어 개발을 할 때, 여러 사람이 참여하는 방식으로 개발의 효율을 올린다. 개발 도중 수정된 내용을 바로 확인하고, 서비스에서는 배포된 소프트웨어의 버전 관리를 함으로써 개발의 효율성을 높일 수 있다. Git은 이러한 소프트웨어 버전 관리 시스템의 한 종류이다.

Semantic Text Similarity(STS)란 두 텍스트가 얼마나 유사한지 판단하는 NLP Task로, 이번 프로젝트는 STS 데이터셋을 활용해 두 문장의 유사도를 측정하는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다.

ODQA란 다양한 종류의 질문에 대해 방대한 World Knowledge resources 중 적절한 문서를 찾아 답변을 도출하는 NLP Task로, 이번 프로젝트는 이러한 검색엔진과 유사한 형태의 시스템을 만들어보는 것을 목표로 한다.

추출 기반으로 기계 독해를 푸는 방법

생성기반으로 기계독해를 푸는 방법

Sparse Embedding(희소 임베딩)은 벡터의 크기가 매우 크지만 많은 원소가 0이고, 소수의 원소만이 유의미한 값을 가진다.

Dense Embedding(밀집 임베딩)은 저차원의 벡터에서 모든 값이 실수로 채워져 있고, 각 차원에 의미 있는 정보가 압축되어 표현된다.

기계독해와 문서 검색을 연결해 Open-domain question answering(ODQA)를 푸는 방법

슬랙에 깃허브 알림을 연동하는 방법

In-Context Learning이란 모델이 별도의 추가 학습 없이 주어진 프롬프트 내 맥락(context)을 활용해 문제를 해결하는 능력을 말하며, Human Alignment란 AI 모델을 인간의 의도와 가치에 맞추어 조정하는 과정을 의미한다.