불필요한 내용을 줄이면 RAG가 성능이 올라간다고?!-1[RECOMP: IMPROVING RETRIEVAL-AUGMENTED LMS WITH COMPRESSION ...]|꼬꼬엔
Вставка
- Опубліковано 9 лют 2025
- 다가오는 미래의 흐름에 올라타자! NLP 코기
1부입니다.
더 자세한 내용은 다음 논문을 참고하시기 바랍니다.
RECOMP: IMPROVING RETRIEVAL-AUGMENTED LMS WITH COMPRESSION AND SELECTIVE AUGMENTATION
(arxiv.org/pdf/...)
시청해주셔서 감사합니다. 구독! 좋아요! 해주세용!
시청 감사합니다.
#ai #chatgpt #bard #prompt #promptengineering #llama #llm #gpt #RAG
![불필요한 내용을 줄이면 RAG가 성능이 올라간다고?!-2[RECOMP: IMPROVING RETRIEVAL-AUGMENTED LMS WITH COMPRESSION ...]|꼬꼬엔](http://i.ytimg.com/vi/JM6j8HTy97E/mqdefault.jpg)
![불필요한 내용을 줄이면 RAG가 성능이 올라간다고?!-2[RECOMP: IMPROVING RETRIEVAL-AUGMENTED LMS WITH COMPRESSION ...]|꼬꼬엔](/img/tr.png)
![ChatGPT가 프롬프트 중간 정보를 활용하지 못한다고?![Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts]|꼬꼬엔](http://i.ytimg.com/vi/DjAWtzqKIEo/mqdefault.jpg)
![얼마나 작은 단위로 검색해야 할까요?[Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use?]|꼬꼬엔](http://i.ytimg.com/vi/Oug3Pl_m-c0/mqdefault.jpg)
![RAG말고 Gen-read[Generate rather than Retrieve: Large Language Models are Strong Context ...]|꼬꼬엔](/img/n.gif)