# generative
Generative 관점에서 AE와 GANs의 차이점
데이터 재구성: AutoEncoder는 원래 학습 데이터에 대한 압축된 표현을 학습하기 때문에, 주로 이미 있는 데이터를 재구성하는 데 사용됩니다. 즉, 생성 능력은 원래 데이터셋에 제한됩니다.다양성 문제: 학습된 특징 공간에서 랜덤한 벡터를 선택하여 디코더를 통과시키
[Project] Promptie: The Best Prompt Tool Ever
생성형 AI는 우리가 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 명령을 내려야 하며, 이러한 명령을 효과적으로 설계하고 개선하는 기술을 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라고 한다. 본 프로젝트는 프롬프트 엔지니어링을 돕는 도구 개발 프로젝트를 소개한다.
[NLP] LangChain으로 LLMs 기반 어플리케이션 만들기
LangChain이란 간단히 말해 LLMs을 중심으로 하는 Framework이다. LangChain은 LLMs과 knowledge를 결합할 수 있도록 도와준다.
[TIL] Language Model (feat. Markov Assumption)
image 혹은 sequence data를 다루는 모델을 공부하다보면, Auto-Regressive라는 개념이 자주 등장한다. 또한, Sequence data를 다룰 때에 parameter를 너무 과도하게 가져가지 않기 위해 Markov Assumption을 이용하기도
[NLG] Text Summarization : Pegasus와 GLM 논문 요약 리뷰
https://en.ax-semantics.com/natural-language-generation-explained/Natural Language Generation주어진 정보를 기반으로 축약(abbreviation), 보강, 재구성NLU에 비해 발전이 많이
Dialogue Response Ranking Training with Large-Scale Human Feedback Data 논문요약 (2)
Generative dialogue model의 ranking 과정에서 사람의 피드백정보를 통합하면, 단어간의 관련성에만 의존하는 방법보다 자연스러운 대화모델을 개발할 수 있음
Will I Sound Like Me? Improving Persona Consistency in Dialogues through Pragmatic Self-Consciousness 논문요약
Generative 방식에서 Persona Consistency를 높이는 방법 연구한 논문. 기존 방법은 페르소나 Contradiction에 insensitive 하다는 것을 강조하고 이를 보안하는 방법을 제안.
Deterministic vs Generative model
모델의 두 가지 종류인 Deterministic 방법과 Generative 방법의 기본 개념과 차이점에 대해 공부했다.Deterministic model이란 데이터 $X$가 주어졌을 때 라벨 $Y$가 나타날 조건부 확률 $p(Y|X)$에 대해 직접적으로 계산하는 모델을