Research

이번 시간에는 Retrieval corruption attack을 방어하는 RobustRAG를 제안한 Certifiably Robust RAG against Retrieval Corruption 논문에 대해 알아봅니다. 최근 공격자가 RAG

이번 시간에는 Dense Retrieval 시스템의 취약점을 이용한 corpus poisoning attack을 제안한 “Poisoning Retrieval Corpora by Injecting Adversarial Passages” 논문을 살펴봅니다.

이번 시간에는 Long-context language model(LCLMs)의 장점과 이를 평가할 수 있는 벤치마크인 LOFT를 제안한 Can Long-Context Language

이번 시간에는 RAG와 Long-Context LLMs의 성능을 비교하고, 두 방법을 혼합한 Self-Route를 제안한 논문을 살펴봅니다. 최근에 출시된 Gemini 1.

이번 시간에는 구글 딥마인드에서 발표한 Gecko 논문을 리뷰합니다. Gecko는 LLMs로부터 지식 증류 (knowledge distillation)를 통해 학습한 text embedding 모델입니다.

이번 시간에는 구글 딥마인드 팀에서 발표한 “Rethinking the Role of Token Retrieval in Multi-Vector Retrieval” 논문을 소개하고자 합니다. 최근

모두의 연구소 PERSONA LAB에서 진행한 세미나의 내용들을 참고하여 정리하였습니다 😄 들어가며 이번에 NeurIPS’23에서 구글이 무려 $50,000 상당의 캐글 컴페티션을

들어가며 이번 시간에는 Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 논문에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다. 논문 링크 본 논문은 인간의

이번 시간엔 BERT의 지식 증류 버전인 DistilBERT를 살펴봅니다. 최근 모델 사이즈가 커짐에 따라 성능도 비약적으로 향상하였지만, 컴퓨팅 자원이 많이 들고,

이번 시간에는 추출 요약을 수행하는 BERTSUM 모델에 대해 알아보겠습니다. 기존 BERT 구조에서 큰 변화없이 단순한 응용으로 추출 요약이 가능한 것이