[HyDE] Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels 논문 리뷰

이번 논문은 Advanced RAG 의 대표 기법 중 하나인 HyDE에 관한 논문입니다.HyDE 는 Hypothetical Document Embeddings 의 약자로, 가상(가설)의 Document를 만들어 RAG Retrieval 성능을 올린 대표적 기법 중 하나입니다. 원문은 아래에서 확인하실 수 있으며 제가 논문을 해석하면서 틀린 부분이나 오류가 있다면 댓글 달아주시면 감사하겠습니다🤗https://arxiv.org/abs/2212.10496 Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance LabelsWhile dense retrieval has been shown effective and efficient across tasks and languag..

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• · 2024. 7. 29.
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[LoRA] Low-Rank Adaptation of Large Language Models 논문 리뷰

LLM의 대표적인 PEFT 방법인  LoRA입니다.기존의 Fine-tuning과는 달리 일부 parameter만 fine-tuning을 진행하여 FFT(Full Fine-Tuning) 대비 효율적인 파인튜닝을 위해 고안된 방법입니다. Large Scale Model로 접어들면서 파라미터 수가 어마어마하게 커지게 되었고, 그만큼 fine-tuning을 진행하기 위해서 훨씬 더 많은 computing budget이 필요하게 되었죠, 이를 해결하기 위해 pre-train된 모델의 파라미터는 고정시키고 일부 파라미터만을 학습하는 방법입니다. 원문은 아래 링크에서 확인해 볼 수 있습니다.논문을 리뷰하면서 오류나 제가 잘못 해석한 부분이 있다면 댓글 달아주시면 감사합니다. 🤗https://arxiv.org/abs..

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• · 2024. 7. 24.
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[SMoE] Mixtral of Experts 논문 리뷰

MoE (Mixture of Expert) 기법을 Mistral 모델에 적용한 Mixtral 8*7B 모델을 소개한 논문입니다.최근 MoE 기법이 대두됨과 동시에 Mixture of Expert 에 대한 게시물을 작성해보면서 함께 읽고 정리해보았습니다.잘못 이해한 부분이 있다면 댓글을 통해 오류를 말씀해주시면 감사하겠습니다🤗 논문은 24년 1월 발표되었으며, 원문 링크는 아래에서 확인할 수 있습니다.https://arxiv.org/abs/2401.04088 Mixtral of ExpertsWe introduce Mixtral 8x7B, a Sparse Mixture of Experts (SMoE) language model. Mixtral has the same architecture as Mistra..

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• · 2024. 4. 28.
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[Augmented LM] Augmented Language Models : a Survey 논문 리뷰

논문은 23년 2월 발표되었으며, 원본 논문은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다.본 논문은 Facebook Research 팀 (현 Meta AI) 에서 작성한 Survey 논문입니다.https://arxiv.org/abs/2302.07842 Augmented Language Models: a SurveyThis survey reviews works in which language models (LMs) are augmented with reasoning skills and the ability to use tools. The former is defined as decomposing a potentially complex task into simpler subtasks while the latter c..

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• · 2024. 1. 12.
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[RAG] Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 논문 리뷰

RAG는 LLM 모델이 발전함에 있어서 꼭 알아야 할 필수 기능 중 하나입니다.LLM 의 파라미터가 커지고 context window 사이즈가 점점 증가하게 되면서 RAG(Retrieval Augmented Generation) 또한 발전하고 있습니다. Indexing & Retreival 기능을 이용해 학습되지 않은 내용에 대한 query의 답을 외부 Document를 통해 검색하여 답변 생성에 사용하는 것이죠. LLM의 규모가 커지면서 context window 사이즈가 커진다는 것은, 그만큼 참고할 Document의 사이즈도 커질 수 있다는 뜻이 됩니다. 즉, 기존보다 더 많은 Document들을 참고하며 User query에 대한 적절한 답변을 수행할 수 있습니다. 논문은 2020년 5월 발표되었..

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• · 2023. 12. 14.
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