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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 34,380원 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 RAG 배경지식 parametric implicit knowledgeclosed-book qa : 질문에 대한 정보를 전혀 주지 않은 채, 모델에게 답변을 생성하도록 하는 task 외부 지식 접근 x, end-to-end 추론 수정 불가 hallucination 발생 가능 explicit non-parametric knowledgeopen-domain qa(odqa): 외부 지식에서 답변을 찾는 태스크 수정 업데이트 가능 생성이 아니라 답변 내용에 제한 존재 Implicit parametric memories과 Explicit non-pa Abstract Pre-trained language model(PLM)은 factual knowledge를 매개변수에 저장하고 downstream NLP task에 대해 fine-tuning을 수행할 때 좋은 결과를 얻는것이 입증되었다. 그러나 knowledge에 접근하고 정확하게 조작하는 것은 여전히 제한되어 있으므로 knowledge-intensive task에 대해서는 task-specific architecture보다 성능이 떨어진다. 저자는 Pre-trained model과 non-parametric memory를 결합한 언어 생성모델인 3-4 Experiments & Results 3.1 & 4.1open domain question answering 저자들은 retrieval과 extractive qa paradigm에 의존하는 기존의 방법과 Closed book 방식과 Rag를 비교해본다. 데이터셋은 4가지 인기있는 open-domain qa set인 natural questions(NQ), TriviaQA(TQA), WebQuestions(WQ), CuratedTrec(CT)를 이용한다. Table 1. closed book - 외부 데이터 x: 성능 별로open book -기존 retrieval ba 11 배경지식 parametric implicit knowledgeclosed-book qa : 질문에 대한 정보를 전혀 주지 않은 채, 모델에게 답변을 생성하도록 하는 task 외부 지식 접근 x, end-to-end 추론 수정 불가 hallucination 발생 가능 explicit non-parametric knowledgeopen-domain qa(odqa): 외부 지식에서 답변을 찾는 태스크 수정 업데이트 가능 생성이 아니라 답변 내용에 제한 존재 Implicit parametric memories과 Explicit non-pa 2024.04.10 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) dalpo0814.tistory.com deeep [논문 리뷰] KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents 11 KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents [2403.03101] KnowAgent: Knowledge-Augmented Planning for LLM-Based Agents (arxiv.org) 이번에 소개드릴 KnowAgent는 arxiv 에 발행되었을 당시, 각종 온라인 커뮤니티에서 주목을 받았었던 논문입니다. LLM이 내부 지식을 활용하여 Chain-of-Thought... 2024.04.15 통합웹 더보기
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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
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