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오늘은 Open LLM 리더보드에 대한 이야기와 인과추론 논문 발표 그리고 웹을 위한 LLM 모델 공개에 대한 이야기입니다!
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Open LLM 리더보드를 통한 LLM 모델 성능 비교
ChatGPT 이후 LLM 모델 개발은 빠른 속도로 진행되고 있습니다. LLaMA, Falcon, Vicuna, Alphaca 등 다양한 모델들이 등장했는데요. 많은 양의 데이터를 처리하는데 적합하지만, 사용자의 선호도에 따라 평가가 분분합니다. 이에 Hugging Face에서 Open LLM 리더보드를 통해 오픈소스인 LLM 모델의 성능을 GPT-4와 객관적으로 비교해볼 수 있게 공개해두었습니다. [여기]에서 확인해볼 수 있으니 참고하세요!
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LLM을 활용한 인과추론 논문 발표
LLM의 등장은 자연어처리 분야에서 어려웠던 문제들에 도전하는 기회를 제공하고 있습니다. 그 중에서도 인과추론은 가장 대표적인 사례입니다. 기존의 인과추론은 주로 경험적 지식에 의존하여 인과관계를 발견하는데 활용되었지만, 이번 논문에서는 LLM의 순수한 인과 추론 능력을 테스트하기 위한 데이터셋과 Corr2Cause 미션을 제안하고 있습니다. 인과추론을 연구하는 분들에게 있어서는 도움이 될 소식이라 생각이 듭니다! -
웹을 위한 LLM 모델 공개
LLM에서 사용하는 웹 데이터셋과 모델이 공개되었습니다! Mind2Web은 137개의 웹사이트에서 수집한 2000개 이상의 개발형 작업과 크라우드 소싱을 통해 만들어졌습니다. 이 데이터셋은 일반적인 웹 에이전트를 만들기에 적합하도록 정제되었습니다. Mind2Web은 작은 LM으로 필터링한 후에 LLM에 적용됩니다. 이 모델은 오프소스로 공개되어 있으며 누구나 확인할 수 있습니다.
[모두의연구소 뉴스]
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