<Decompose> Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures (2024.02)

<Decompose> Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures (2024.02)

관심 있는 NLP 논문을 읽어보고 간단히 정리했습니다. 혹시 부족하거나 잘못된 내용이 있다면 댓글 부탁드립니다 ️ usechatgpt init success - LLM이 태스크에 내재된 reasoning structure를 스스로 찾아가도록 하는 프레임워크 - LLMs가 multiple atomic reasoning module을 골라야 하는 상황에 적용 가능한 방식 - 이 방식이 다양한 모델 계통에 적용 가능한 것으로 확인 (PaLM 2-L, GPT-4, Llama2) 1. Introduction 지금까지 LLM의 추론(Reasoning) 능력을 향상시키기 위해 여러 시도들이 있었지만, 개인적으로는 하나의 큰 과정을 작은 것 여러 개로 쪼개고 각각을 처리하는 방식이 가장 유효했다고 생각합니다. (..

원문링크 : <Decompose> Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures (2024.02)

 등록된 다른 글

Lagrange multipliers

Lagrange multipliers

Neural Style Transfer(5) : Style Cost Function

Neural Style Transfer(5) : Style Cost Function

Optimization Algorithms(4) - Learning Rate Decay

Optimization Algorithms(4) - Learning Rate Decay

Introduction to Deep Learning

Introduction to Deep Learning

<Retrieval> [Short Paper Review] Retrieval meets Long Context Large Language Models

<Retrieval> [Short Paper Review] Retrieval meets Long Context Large Language Models

[BOJ] 1967 : 트리의 지름 [그래프/트리](Python)

[BOJ] 1967 : 트리의 지름 [그래프/트리](Python)

<Attention> [CALM] LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition (2024.01)

<Attention> [CALM] LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition (2024.01)

Analysis of Algorithms(3) : Mathematical Models

Analysis of Algorithms(3) : Mathematical Models