RALM (1) 썸네일형 리스트형 [Paper Review] RA-DIT: RETRIEVAL-AUGMENTED DUAL INSTRUCTION TUNING 논문 요약 메타의 AI 연구팀은 기존 언어 모델(LM)의 한계를 극복하기 위해 'Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning (RA-DIT)'이라는 혁신적인 방법을 제안했습니다. RA-DIT는 언어 모델이 외부 데이터를 검색하여 정보를 얻는 기능을 강화함으로써 모델의 성능을 크게 향상시킵니다. RA-DIT 접근 방식은 두 가지 미세조정 단계로 작동합니다. 언어 모델 세밀 조정(Language Model Fine-tuning): 첫 번째 단계인 '언어 모델 세밀 조정'에서는 맞춤형 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 언어 모델을 업데이트하고, 지식 활용 능력과 문맥 인식을 향상시킵니다 검색기 세밀 조정(Retriever Fine-tuning): 두 번째 단계인 '검색기 세밀 조정'에서는.. 이전 1 다음
