# \#chain-of-note **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/chain-of-note/2108.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [\[2023/11/13 ~ 11/19\] 이번 주의 주요 ML 논문 (Top ML Papers of the Week)](https://discuss.pytorch.kr/t/2023-11-13-11-19-ml-top-ml-papers-of-the-week/2883)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [11월 20, 2023, 4:09오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/2023-11-13-11-19-ml-top-ml-papers-of-the-week/2883 "2023-11-20T04:09:10Z")
이 글은 GPT 모델로 자동 요약한 설명으로, 잘못된 내용이 있을 수 있으니 원문을 참고해주세요! :smile: 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다! :bowing\_man: 소개 이번 주에는 LLM(Large Language Models), 즉 대형 언어 모델들을 개선하고 확장하는 연구들이 주를 이루었습니다. 특히 LLM의 가성비 좋은 작동, 과학적 발견을 위한 활용, 그리고 실용적인 코드 생성을 위한 언어 모델들에 대한 논문들이 포함되어 있네요. 뿐만 아니라 해당 모델들의 사실성을 높이기 위한 연구도 이루어지고 있는 추세로 보입니다. 언어 모델, 특히 LLM들은 자연어 처리(NLP) 분야에서 각광받고 있습니다. 이는 모델들이 더욱더 인간처럼 복잡하고 다양한 언어적 작업을 처리할 수 있게 되었기 때문일 것입니다. 이러한 모델들은 체계적인 사고를 모방하거나(Contrastive CoT Prompting), 코드 개발에 있어서의 자동화 향상(A Survey on Language Models for Code) 등 다양한 영역에서 응용될 수 있습니다. 또한 LLM을 더욱 진화시키기 위한 방법들, 예를 들어 정확한 맥락 필터링을 통한 정보 검색 강화(Learning to Filter Context for RAG)나 사용자를 속이지 않는 방향의 연구(LLMs can Deceive Users) 역시 중요한 연구 동향입니다. 이처럼 LLM의 발전은 텍스트 기반의 AI 시스템들이 더욱 향상된 판단력, 문맥 이해력 및 문제 해결 능력을 갖추도록 돕고 있습니다. 또한 이는 AI가 인간의 작업을 보조하거나, 때로는 대체할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. 앞서 언급된 JARVIS-1 같은 모델들은 여러 산업 분야에서의 응용 연구를 크게 뒷받침하고, LLM을 이용한 신축적이고 효율적인 문제 해결 방식을 모색하는 연구들이 점점 활발해짐을 시사합니다. Emu 비디오 및 Emu 편집 / Emu Video and Emu E…