요약: 이 논문에서는 기존의 효율성, 안정성 및 효과성 문제를 해결하기 위해 빠르고 적응 가능하며 안정적이고 이전 가능성 높은 주제 모델인 FASTopic을 제안합니다. FASTopic은 데이터셋 내에서 문서 임베딩과 주제 및 단어 임베딩 간의 의미적 관계를 직접 모델링하여 잠재적...
요약: TopicGPT는 대형 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 잠재적 주제를 발견하고, 인간의 분류와 더 잘 일치하며 해석 가능성을 높인 주제 모델링 프레임워크이다. 이 모델은 사용자가 주제를 보다 쉽게 지정하고 수정할 수 있도록 하여, 고품질의 해석 가능한 주제를 제공한다.
요약: 생각의 체인(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트가 대규모 언어 모델(LLM)의 수학 및 추론 과제 성능을 크게 향상시키는 방법과 이론적 기초를 탐구한 연구로, CoT를 사용하여 결정 문제와 기초 수학 문제 해결 능력을 분석하였다.
요약: KNUDGE는 비디오 게임 “The Outer Worlds”의 사이드 퀘스트 대화 데이터를 기반으로 한 언어 생성 데이터셋으로, 모델이 자연어로 명시된 퀘스트와 엔티티 사양을 반영한 대화 트리를 생성해야 하는 과제를 다룹니다. 연구 결과, 신경망 생성 모델이 competen...
요약: 본 논문에서는 개인 이름 항목 계획을 통해 대화 요약을 유연하게 안내할 수 있는 제어 가능한 신경 생성 프레임워크를 제안하며, 요약 작업의 제약 문제를 해결하기 위한 정보 유형 및 초점을 조절합니다. 이 프레임워크는 일반적인 종합적 관점과 사용자 지정된 개인 이름 항목에 기...