AI 요약관련 정보

• 대규모 언어 모델에서 복잡한 작업을 단계별로 분해하여 추론 메커니즘을 구축하는 'Chain of Thought' 연구 🧠
• 보상과 처벌을 통해 모델이 적절한 행동을 학습하도록 하는 'Deep Reinforcement Learning from Human Preferences' 연구. 제한된 데이터로도 선호도에 집중하여 최적화 공간을 구축 🎯
• Google의 'G-Shard'는 MoE(Mixture of Experts)를 대규모로 구현하여, 신경망의 특정 부분이 특정 작업(예: 대화, 블로그 생성)에 특화되도록 함. 큰 신경망의 일부분만 활성화하여 효율성을 높임 ⚙️
• Meta의 'Billion Scale Similarity Search'는 대규모 벡터 검색 알고리즘을 최적화하는 방법을 설명. 이해하기 어려울 수 있으므로 관련 YouTube 비디오를 참고하는 것이 좋음 🔎
• 'Neural Machine Translation'은 대규모 언어 모델에서 텍스트를 토큰으로 분해하고 재귀적으로 병합하여 데이터 세트의 엔트로피를 최소화하는 'Byte Pair Encoding' 개념을 소개 🔤