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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Complexity 저자 Mitchell Me... 출간 2011.9.1. 도서 24,850원 Complexity 저자 Suh Nam P 출간 2005.2.24. 도서 47,000원 Complexity 저자 J Dana 출간 2006.1.1. 도서 22,690원 Complexity 저자 Oxford Univ... 출간 2015.4.9. 도서 12,890원 Complexity 도서 52,110원 Complexity 저자 D J A Welsh 출간 1993.1.19. 도서 78,500원 Complexity 저자 Lewin Roger 출간 2000.2.15. 도서 31,660원 Complexity 저자 Burger Will... 출간 2016.6.14. 도서 27,410원 Complexity 도서 18,060원 Complexity 저자 Remo Badii 출간 2003.8.22. 도서 38,000원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
namu.wiki Complexity Gaming/카운터 스트라이크 - 나무위키 2 북미의 CS:GO프로게임단. 창단 2022년 1월 18일 소재지 미국 활동지역 북미(미국 캐나다) 약칭 COL 개요 멤버 2024.05.13 웹문서 검색 더보기 조나단 응우옌 - 나무위키 Complexity Gaming/리그 오브 레전드 - 나무위키 moonyacode.tistory.com 무냐의 개발일지 [OSSU] <MITx 6.00.1x_Intro CS> Week6/ Algorithmic Complexity (Time) 30 | Time efficiency , Complexity - a program can be implemented in many different ways - you can solve a problem using only a handful of different algorithms worst case일 때를 기준으로 time efficiency를 재도록 한다 Input size가 커질수록 programming efficiency가 달라지겠지 - do not need to be... 2024.04.22 블로그 검색 더보기 dusanbaek.tistory.com 정상에서 보자 ✈️ [Algorithm] Analysis - time complexity, big & small notations 8 중요하게 여겨진다. 우리는 다양한 알고리즘 중에서 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낼 수 있고, 상대적으로 빈약한 알고리즘을 걸러낼 줄 알아야 한다. Complexity 어떤 알고리즘이 효율적인 알고리즘인지 알기 위해서 중요한 것은 바로 복잡도이다. 주어진 수 집합을 정렬하는 문제 해결의 경우를 생각해 보면, 같은... 2024.04.01 oneonlee.tistory.com One Only [논문리뷰] Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity Preliminaries & Notations Non Retrieval for QA $\mathbf{q}$: input query from the user, $\mathbf{\bar{a}}$: generated answer from the LLM, $\mathbf{a}$: actual correct answer $\mathbf{\bar{a}} = LLM(\mathbf{q})$ Single-step Approach for QA $\mathbf{d}$: external knowledge, $\mathcal{D}$: external knowledge source (e.g., Wiki Main Idea Query Complexity Assessment query complexity를 결정하는 complexity classifier model을 제안함 $o = Classifier(\mathbf{q})$ $Classifier$는 smaller Language Model로, query complexity level $o$를 3단계로 나누어 평가 'A': $\mathbf{q}$ is straightforward and answerable by $LLM(\mathbf{q})$ itself 'B': $\mathbf{q}$ has the Datasets Single-hop QA SQuAD v1.1: 주석자가 읽은 문서를 기반으로 질문을 작성하는 과정을 통해 만들어 Natural Questions: Google 검색의 실제 사용자 쿼리로 구성 TriviaQA: 다양한 퀴즈 웹사이트에서 가져온 퀴즈 질문으로 구성 Multi-hop QA MuSiQue: 여러 개의 single-hop 쿼리를 합성하여 2~4 hops에 걸친 쿼리를 구성하여 수집 HotpotQA: 주석자가 여러 위키백과 문서를 연결하는 질문을 생성하도록 하여 구성 2WikiMultiHopQA: Wikipedia와 관 Models No Retrieval Single-step Approach-based method Adaptive Retrieval (Mallen et al., 2023) 쿼리에 나타나는 엔티티가 less popular 경우에만 검색 모듈로 LLM을 적응적으로 보강 Self-RAG (Asai et al., 2024) 특정 threshold 이상의 특수 검색 토큰을 예측하면 Retrieve-and-Generate를 수행 Adaptive-RAG SOTA Multi-step Approach; IRCoT (Trivedi et al., 2023 Evaluation Metrics Adaptive models를 평가할 때에는 performance와 efficiency의 trade-offs를 동시에 고려하는 것이 필수적임 measure the effectiveness F1, EM, Accuracy measure the efficiency measure the number of retrieval-and-generate steps and the average time for answering each query relative to the one-step approach Implementation Details Retriever BM25 (Mallen et al., 2023 및 Trivedi et al., 2023과 통일) Generator FLAN-T5 series models (XL with 3B parameters and XXL with 11B parameters) GPT-3.5 model (gpt-3.5-turbo-instruct) External document corpus dataset type에 따라 다른 sources 사용 single-hop datasets: Wikipedia corpus preprocessed Main Results 위 Figure 1에서 Adaptive-RAG는 Performance와 Time per Query를 비교했을 때, 양쪽에서 모두 좋은 결과를 보이는 것을 확인할 수 있다. 아래 표를 확인할 때, 서로 다른 카테고리의 모델은 직접 비교할 수 없다는 점에 유의해야 함 Adaptive type model 중에선 Adaptive-RAG의 성능이 가장 뛰어난 것을 확인할 수 있다. 또한. LLM 모델의 종류와 상관없이 Adaptive-RAG는 Multi-step Approach보다 Time을 약 50% 감축시켰다. Oracle은 classi Analyses on Classifier Size Classifier의 크기 간에 성능 차이가 크지 않다. 실제 사용 사례에서 제안한 Classifier를 더 작은 모델을 사용하더라도, 성능 저하 없이 리소스 효율성을 얻을 수 있을 것임 Limitations Query Complexity Classifier를 Training Dataset과 아키텍처의 관점에서 개선할 수 있을 것임 기존 라벨링 프로세스는 쿼리에 잘못된 라벨을 붙일 가능성이 있음 향후 작업에서는 질문-답변 쌍의 라벨 외에도, 다양한 종류의 쿼리 복잡도 데이터셋을 생성할 수 있을 것임 이상적인 Classifier와 현재 Classifier 사이의 성능 격차에서 알 수 있듯이, Classifier의 효율성을 개선할 여지가 여전히 남아 있음 즉, 더 작은 LM을 기반으로 한 Classifier 설계는 쿼리 복잡도를 분류하기 Contribution real-world 환경에서 query의 다양한 복잡성 수준을 고려한 연구 LLM과 Retriever의 내부 모델 아키텍처나 매개변수를 변경하지 않는 방법 11 Query Complexity Classifier를 Training Dataset과 아키텍처의 관점에서 개선할 수 있을 것임 기존 라벨링 프로세스는 쿼리에 잘못된 라벨을 붙일 가능성이 있음 향후 작업에서는 질문-답변 쌍의 라벨 외에도, 다양한 종류의 쿼리 복잡도 데이터셋을 생성할 수 있을 것임 이상적인 Classifier와 현재 Classifier 사이의 성능 격차에서 알 수 있듯이, Classifier의 효율성을 개선할 여지가 여전히 남아 있음 즉, 더 작은 LM을 기반으로 한 Classifier 설계는 쿼리 복잡도를 분류하기 Rag Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity Adaptive-RAG Adaptive RAG Question Complexity Multi-step Approach for QA Multi-hop QA 2024.04.23 eglife.tistory.com 꿈꾸는공학도 9. Computational Complexity & Searching (Big O with Search/Sort in Python) 8 돌리는데 시간이 얼마나 소요될 지에 대한 공부이다. 일일히 모든 시간을 다 측정할 수 없으니 Programming에선 자잘한 거 빼고 큰 단위 N으로 Time Complexity를 계산한다. -ex) Linear_search / Selection_sort Linear_Search # Linear Search에서 Timex Complexity 계산해보기 def linear_search(lst:list,value:int... time complexity big o 파이썬독학 python sort Python recursion 파이썬재귀함수 python selelct python search 파이썬 Big O 파이썬혼공 2024.03.17 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 구기욱 커리어 분야 크리에이터 임원교육 이렇게 해보세요 1. 꼰대와 '3요' 세대 VUCA(Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity의 약어) 세상으로의 환경변화는 기업의 재빠른 변화를 요구하고 있다. 오늘날 기업의 구성원은 이전 세대와는 다른 높은 지적, 경제적 수준을 보유하게 되었다. 이러한 환경과 구성원의 변화 속에서 리더들은 ‘꼰대’라는 불명예스런 호칭을 들으면서 리더십 발휘에 어려움을 겪고 있다. 높은 지적, 경제적 수준을 지닌 오늘날의 구성원들은 리더의 전통적인 권위적, 억압적 지시에 쉽게 따르지 않는다. ‘이걸요?’ ‘제가요?' ‘왜요?' 라며 물어온다는 ‘ 2. 계획된 행동이론 Icek Ajzen의 계획된 행동이론(TPB, Theory of Planned Behavior)에 의하면 사람의 행동이 바뀌기 위해서는 신념의 변화가 선행되어야 한다. (Icek Ajzen (2002)의 계획된 행동이론 모델) 행동적 신념(Behavioral Beliefs)은 특정 행동이 주어진 결과나 경험을 낳을 것이라는 주관적 확률을 나타낸다. 그리고, 이 행동적 신념은 특정 행동에 대한 태도(Attitude toward the Behavior)의 변화를 일으킨다. 리더들이 리더십 교육을 많이 받으면서도 실제로 교육에서 제시하는 3. 열린 대화 리더의 행동을 뒷받침하고 있는 기존의 신념을 바꾸도록 하려면 리더의 마음 속에 품고 있는 의심을 확인하여 검증할 수 있는 기회를 제공해야 한다(Bicchieri & Mercier, 2014). TMT 동료라는 준거집단의 생각을 전달받는 것만으로도 어느 정도 신념의 변화가 가능할 수 있지만(Ajzen, 1991), ‘사람은 고쳐쓰는 것이 아니다.’라는 흔한 격언처럼 어떤 일방의 주장으로 사람의 신념이 쉽게 바뀌지는 않는다. 자신의 신념을 명시적으로 인식하고, 자신의 것과 다른 신념과 비교하고, 또한 다른 신념이 어떤 점에서 더 옳은 4. 퍼실리테이션적 개입 한 번 획득한 신념은 옳다고 받아들인 것이기 때문에 일관성 있게 유지하려는 성향을 지닌다. 이는 사람들로 하여금 쉽게 단일고리학습에 머무르게 하고, 기존의 가정, 규범, 원칙과 같은 오랜동안 지식과 경험을 축적하여 수립한 신념을 재평가해야 하는 이중고리학습에까지는 도달하기 어렵게 만든다. 또한, 쉽게 위험에 빠질 수 있는 나약한 생명체로서 생존에 필요한 부정적 정보가 더 강력하게 작동하는 것을 피하기 어렵다(Rozin & Royzman, 2001). 이 역시 일상이나 리더십을 발휘하는 환경에서 구성원들을 부정적으로 바라보는... 5 VUCA(Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity의 약어) 세상으로의 환경변화는 기업의 재빠른 변화를 요구하고 있다. 오늘날 기업의 구성원은 이전 세대와는 다른 높은 지적, 경제적 수준을 보유하게 되었다. 이러한 환경과 구성원의 변화 속에서 리더들은 ‘꼰대’라는 불명예스런 호칭을 들으면서 리더십 발휘에 어려움을 겪고 있다. 높은 지적, 경제적 수준을 지닌 오늘날의 구성원들은 리더의 전통적인 권위적, 억압적 지시에 쉽게 따르지 않는다. ‘이걸요?’ ‘제가요?' ‘왜요?' 라며 물어온다는 ‘ 행동변화 변화 신념 2024.05.24 브런치스토리 검색 더보기 randomsampling.tistory.com Let IT Begin [Paper 리뷰] LightCodec: A High Fidelity Neural Audio Codec with Low Computation Complexity 4 LightCodec: A High Fidelity Neural Audio Codec with Low Computation Complexity Neural codec은 높은 computational complexity의 한계를 가지고 있음 - 즉, complexity를 줄이는 경우 성능이 현저하게 저하되므로 low computation resource에서 사용하기 어려움 LightCodec 높은 품질을 유지하면서 낮은 complexity... Neural Codec LightCodec 2024.04.16 티스토리 검색 더보기 story.kakao.com 로얄블루밍 로얄블루밍 - 카카오스토리 7 ( 프리뷰 제품 ) 영국 화가 데이비드 슈리글리 (DAVID SHRIGLEY B.1968) 석판화 'COMPLEXITY OF THE FOOT' 안녕하세요? 로얄블루밍 입니다. 오늘 소개드리는 제품은 영국 화가 데이비드 슈리글리 (DAVID SHRIGLEY... 2024.05.11 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
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