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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Augmented 저자 브렛 킹 출간 2016.5.24. 도서 42,690원 증강현실 저자 브렛 킹 외 출간 2016.8.30. 도서 16,200원 Toy Story Woody's Augmented Reality Adventure: Bring the Toy Story Gang... 저자 Carlton Books 출간 2019.5.6. 도서 1,000원 Augmented 도서 34,780원 iDinosaur: An Augmented Reality Book 저자 Carlton Boo... 출간 2013.5.9. 도서 1,000원 Augmented Human 저자 Papagiannis... 출간 2017.8.31. 도서 40,800원 Practical Augmented Reality 저자 Aukstakalni... 출간 2016.10.15. 도서 67,280원 Augmented Reality: Principles and Practice 저자 Schmalstieg... 출간 2016.6.10. 도서 78,880원 Creating Augmented and Virtual Realities 저자 Pangilinan ... 출간 2019.6.4. 도서 54,400원 Augmented Reality 저자 Parlor Press 출간 2016.12.11. 도서 60,470원 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.
table.cafe.daum.net ai 활용하기 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 란? "Retrieval-Augmented Generation"은 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 기술로, 텍스트 생성 과정에 정보 검색 과정을 통합하여 결과의 정확성과 관련성을 향상시키는 방법입니다. RAG 모델은 기존의 텍스트 생성 모델과 정보 검색 시스템을 결합하여, 주어진 쿼리에 대한 응답을 생성하기 전에 관련 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 보다 정보에 기반한, 정확한 답변을 생성할 수 있게... 카페 검색 더보기 2024.02.07 hwi2337.tistory.com kangj 저장 Active Retrieval Augmented Generation 8 문서를 검색하여 신뢰도가 낮은 토큰이 포함된 경우 문장을 재생성하기 위한 쿼리로 사용하는 일반적인 방법인 FLARE(Forward-Looking Active REtrieval Augmented Generation)를 제안 4개 이상의 longform knowledge-intensive generation tasks dataset 에서 FLARE를 테스트 Introduction - 검색 증강 LM은 일반적으로... 2024.03.12 블로그 검색 더보기 bambini77.tistory.com 까치도리 retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks(RAG) 리뷰 11 제한 존재 Implicit parametric memories과 Explicit non-parametric memories를 결합하여 만든 대표적인 모델이 REALM ref. 3. [논문 리뷰] Retrieval-augmented Knowledge-intensive Task(RAG) - NLP AI (dajeblog.co.kr) drqa : Retriever에 대한 훈련이 불가. passage 개선이 불가능 orqa: retriever 학습에 대해... 2024.04.10 [논문리뷰] ARES : An Automated Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation System haru0229.tistory.com Haru's 개발 블로그 [논문 리뷰] Retrieval-Augmented Diffusion Models 논문 리뷰 Link 논문 링크 https://arxiv.org/abs/2204.11824 깃허브 링크 https://github.com/lucidrains/retrieval-augmented-ddpm Abstract 자연어 처리에서 RAG에 영감을 받아서 검색 기반 접근 방식으로 Diffusion Model을 보안하고 외부 데이터베이스 형태의 명시적 메모리를 도입하는 것을 제안합니다. 본 논문의 확산 모델은 CLIP을 통해 각 훈련 인스턴스의 이웃에서 검색된 유사한 시각적 특징으로 훈련됩니다. 또한 적은 계산 및 메모리 오버헤드를 발생시키고 구현하기 쉽습니다. Introduction Diffusion model을 사용한 retrieval-augmented 생성 모델링을 위한 간단한 프레임워크를 제시합니다. CLIP의 잠재 공간을 검색하고 조건화하여 계산 오버헤드가 거의 없는 가장 가까운 이웃 표현을 통합하는 효율적인 방법을 제시합니다. 검색이 빠르고 CLIP 임베딩에 대한 컨디셔닝에는 추가 저장 공간이 거의 필요하지 않니다. FID 및 다양성 측면에서 최신 확산 모델을 능가하는 동시에 훈련 가능한 매개변수가 적고 CLIP의 image-text feature space는 이미지에 대해서만 교육을 받았음에도 불구하 14 Diffusion model을 사용한 retrieval-augmented 생성 모델링을 위한 간단한 프레임워크를 제시합니다. CLIP의 잠재 공간을 검색하고 조건화하여 계산 오버헤드가 거의 없는 가장 가까운 이웃 표현을 통합하는 효율적인 방법을 제시합니다. 검색이 빠르고 CLIP 임베딩에 대한 컨디셔닝에는 추가 저장 공간이 거의 필요하지 않니다. FID 및 다양성 측면에서 최신 확산 모델을 능가하는 동시에 훈련 가능한 매개변수가 적고 CLIP의 image-text feature space는 이미지에 대해서만 교육을 받았음에도 불구하 Diffusion 2024.04.20 [논문 리뷰] Text-Guided Synthesis of Artistic Images with Retrieval-Augmented Diffusion Models 논문 리뷰 aiforeveryone.tistory.com AI for Everyone [논문리뷰] Corrective Retrieval Augmented Generation(CRAG, 2024) 1. 요약 - 검색 증강 생성(RAG)은 LLM의 할루시네이션을 보완할 수 있지만 검색된 문서에 크게 의존 - RAG의 답변 품질을 개선하기 위해 수정 검색 증강 생성(CRAG)을 제안 - Retrieval evaluator를 통해 쿼리에 대해 검색된 문서의 전반적인 품질을 평가 - 검색된 문서의 정보가 불충분한 경우, 대규모 웹 검색을 통해 검색 결과를 보강 - 검색된 문서가 핵심 정보에 선택적으로 집중하고 관련 없는 정보를 걸러낼 수 있도록 분해 후 재구성 - CRAG는 플러그 앤 플레이 방식으로 다양한 RAG에 쉽게 결합 가능 - 다양한 2. 인트로 - 검색 증강 생성(RAG)은 LLM의 할루시네이션을 보완할 수 있지만 검색된 문서의 관련성과 정확성에 크게 의존 - 품질이 낮은 검색기는 상당한 양의 관련 없는 정보를 가져오며, LLM이 정확한 지식을 습득하는 데 방해가 됨 - 기존 RAG 는 검색된 문서의 관련성 여부에 관계없이 무차별적으로 통합함(Figure1 참조) - CRAG(Corrective Retrieval-Augmented Generation) : 검색 결과를 스스로 수정하고 증강 생성된 문서의 활용도를 높임 - Retrieval evaluator로 쿼리에 대해 검 3. 제안 3.1 Background - RAG Formulation - P (Y|X ) = P(D|X )P(Y, D|X ) - 입력 X와 대량의 지식 문서 C = {d1, ..., dN }가 주어졌을때 출력 Y를 생성 - 리트리버 R은 코퍼스 C에서 입력 X와 관련된 상위 K 문서 D = {dr1 , ..., drk }를 검색 - 입력 X와 검색된 결과 D에 따라 생성기 G가 출력 Y를 생성 - 검색된 결과가 출력 Y의 품질에 크게 영향 3.2 CRAG(Corrective Retrieval Augmented Generation) 3.2.1 4. 결과 - PopQA, Biography, PubHealth, Arc-Challenge 데이터셋으로 검증 - RAG와 Self-RAG에 CRAG 적용전과 후를 비교하는 방식으로 테스트 - CRAG 적용시 성능 크게 향상(Table 1) - Retrieval evaluator의 평가 결과별 Action의 효과에 대해 검증하기 위해 각 액션을 제거한 후 성능검증 결과 하나의 액션이라도 제거시 성능이 저하됨 => 모든 액션이 성능 개선에 기여함을 확인(Table 2) - Knowledge Refinement , 검색 쿼리 재작성, 외부 지식 5. 한계점 - 잘못된 지식을 정확하고 효과적으로 감지하고 수정하는 다양한 방법에 대해 추가 연구 필요 - CRAG은 Retrieval evaluator를 반드시 Fine-tuning 해야하는 단점이 있음 - 웹 검색 결과의 잠재적 편향으로 인해 출력에 노이즈가 발생하거나 잘못된 정보가 포함되는 위험 존재 # 참고한 자료 https://arxiv.org/abs/2401.15884 Corrective Retrieval Augmented Generation Large language models (LLMs) inevitably exhibit hallucinations since the accuracy of generated texts cannot be secured solely by the parametric knowledge they encapsulate. Although retrieval-augmented generation (RAG) is a pr 7 - 검색 증강 생성(RAG)은 LLM의 할루시네이션을 보완할 수 있지만 검색된 문서의 관련성과 정확성에 크게 의존 - 품질이 낮은 검색기는 상당한 양의 관련 없는 정보를 가져오며, LLM이 정확한 지식을 습득하는 데 방해가 됨 - 기존 RAG 는 검색된 문서의 관련성 여부에 관계없이 무차별적으로 통합함(Figure1 참조) - CRAG(Corrective Retrieval-Augmented Generation) : 검색 결과를 스스로 수정하고 증강 생성된 문서의 활용도를 높임 - Retrieval evaluator로 쿼리에 대해 검 AI Rag 자연어처리 nlp 논문리뷰 LLM ChatGPT CRAG 2024.04.04 [논문리뷰] Retrieval Augmented Generation for Knowledge Intensive NLP Tasks(2020) limeh.tistory.com e_u_n_h_y Active Retrieval Augmented Generation 15 존재하며 정확하지 않은 output을 제공하는 경향이 있음. 이를 해결하는 방법? 외부 정보를 검색하여 LLMs를 보강하는 것! 그러나 대부분의 Retrieval Augmented LM은 입력을 기반으로 정보를 한 번만 검색하는 retrieve-and-generate setup 사용. 긴 텍스트를 생성할 때는 계속해서 정보를 수집해야 하는데, 기존의... 2024.01.28 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 Mobiinside 커리어 분야 크리에이터 네이버 Cue: 파헤치기 – 기능과 특징, 변화까지 네이버 Cue:란? 출처: 네이버 Cue: 네이버 Cue: (네이버 큐)란? 네이버에서 새롭게 선보인 AI 검색 서비스로, 하이퍼클로바X를 검색 서비스에 특화 시킨 AI 생성 서비스입니다. ‘Cue:’는 언제 어디서든 대화할 준비가 되어 있는 프롬프트 신호, 맞춤과 추천의 큐레이션(curation), 호기심과 큐리오시티(curiosity)를 포함해 호기심 많고 창의적인 맞춤 검색 어드바이저라는 의미가 담겨있습니다. 네이버는 AI 기술이 집약된 Cue:를 통해 새로운 검색 경험을 선보이고자 하는데요. 어떤 검색어로 입력해야 할지 고민하지 않고 사람에게 네이버 Cue:의 기능 및 사용법 네이버 Cue:는 언어 모델에 추론(reasoning), 검색 계획(planning), 도구 사용(tool usage), 검색 기반 생성(retrieval-augmented generation) 기술을 녹여내어 네이버 검색과 결합해 네이버 버티컬의 정보를 요약하여 효과적인 검색 결과를 문장형으로 제공하며, 새로운 인터페이스를 통해 확장된 검색 경험을 사용자에게 제공합니다. Cue:는 하나의 대형 언어 모델을 사용하는 것이 아닌, 크기가 다르고 기능들이 각각 다른 다수 언어 모델들을 사용하는데요. 이런 언어 모델들을 합쳐서 모듈화된 네이버 Cue:의 경쟁력 및 한계 새롭게 출시된 네이버 Cue:, 현재 존재하는 챗GPT(ChatGPT), 구글바드(Google Bard), 빙챗(Bing Chat)과 같은 다양한 생성형 AI와 무엇이 다르고 어떤 경쟁력을 가지고 있을까요? 출처: 네이버 Cue: 네이버 Cue:는 쇼핑, 위치, 검색 등 네이버 생태계 내의 여러 서비스로 자연스럽게 연결할 수 있다는 가장 큰 특징이 있습니다. 제품을 찾기 위해 검색했다면 구매까지 연결할 수 있고, 여행 숙소를 찾기 위해 검색했다면 네이버 예약 서비스를 이용하여 예약까지 완료할 수 있습니다. 탐색부터 쇼핑, 예약까지 네이버 Cue:로 인한 변화 혹시 10월 20일부터 네이버 검색 서비스가 달라진 것 눈치채셨나요? 네이버는 검색 서비스의 사용자 환경・경험(UI・UX)을 생성형 AI 기능에 맞춰 최적화했습니다. 그 이유는 바로 11월부터 통합 검색에 Cue:를 적용할 예정이기 때문인데요. 이번 검색페이지 변화는 Cue:와의 통합검색 결합에 앞서서 단순한 탐색 수단의 검색이 아니라, 콘텐츠 소비 채널로 영역을 넓혀 노출 방식을 구조화하기 위해서 진행되었습니다. 이번 변화에서 가장 달라진 지점은 검색 결과의 노출 방식입니다. 사용자의 관심사를 기반으로 맞춤형 검색 결과를... 네이버 Cue:는 언어 모델에 추론(reasoning), 검색 계획(planning), 도구 사용(tool usage), 검색 기반 생성(retrieval-augmented generation) 기술을 녹여내어 네이버 검색과 결합해 네이버 버티컬의 정보를 요약하여 효과적인 검색 결과를 문장형으로 제공하며, 새로운 인터페이스를 통해 확장된 검색 경험을 사용자에게 제공합니다. Cue:는 하나의 대형 언어 모델을 사용하는 것이 아닌, 크기가 다르고 기능들이 각각 다른 다수 언어 모델들을 사용하는데요. 이런 언어 모델들을 합쳐서 모듈화된 네이버 성형 2024.05.13 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 시사와 법률 상식 시사와 법률 상식 - 카카오스토리 한편, 가상현실(VR virtual reality)과 현실 세계에 가상정보를 더해 보여주는 기술인 증강현실(AR augmented reality)을 혼합한 기술은 혼합현실(MR mixed reality)이라고 한다. VR과 AR, MR은 모두 실제로 존재... 23시간전 카카오스토리 검색 더보기 커리어 크리에이터 보기
SPACE4 www.spacefor.co.kr 신청자 작성 AR/AI Creactive & Technology. Seoul. Augmented Reality, Digital Strategy. Satori www.satorixr.com/blog.html 신청자 작성 4.0 manufacturing excellence applications using 3D Augmented Reality(AR) & Virtual Reality(VR) products in Augmented Audio Research augmented.audio/ 웹수집 I believe in a future, where linear audio has evolved to its next step. Constantly adapting to... 사이트 더보기
서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 AUGMENTED INHUMAN 앨범 AUGMENTED 2023.02.24. Augmented Matrixxman 앨범 Homesick 2017.12.29. Augmented (Gherkin Jerks Bass Vibe Mix) Matrixxman 앨범 Homesick Re... 2016.01.29. Augmented (Gherkin Jerks Lab Chaos Dub) Matrixxman 앨범 Homesick Re... 2016.01.29. AUGMENTED INHUMAN 앨범 ETERNITY (E... 2023.04.28. Augmented Benedikt Jahnel Trio 앨범 Equilibrium 2012.09.21. Augmented Kalas 앨범 Tunnel Vision 2022.07.08. Augmented Thread of Omen 앨범 Confined Re... 2019.11.15. AUGMENTED (Criminal Mayhem Remix) Code: Pandorum 외 2명 앨범 RE: ARRIVAL... 2024.04.12. Augmented Love Amplifier 앨범 Am I 2018.08.10. Augmented Mass Echo 앨범 Oblivion 2008.01.01. Augmented Clack Mountain String Band and Friends 앨범 The Is 2004.01.01. Augmented Darren Campbell Jenkins 외 3명 앨범 Alone in th... 2023.07.01. Augmented Kalas 앨범 Augmented 2022.04.01. augmented Mark Hyper 앨범 meanwhile..... 2017.09.25. Augmented (Demo, Bonus Track) Ryan Bussell 앨범 The Downfall 2023.11.03. Augmented Daniel Lundahl 앨범 Phenomenon 2024.02.02. Augmented Charlie Haden 외 4명 앨범 Old And New... 1977.12.28. Augmented (Gherkin Jerks Lab Chaos Mix) Matrixxman 앨범 Homesick Re... 2016.01.29. Augmented Karma 앨범 Augmented 2016.09.30. 더보기