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Papers

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[Review] Orion-14B: Open-source Multilingual Large Language Models Abstract 본 연구에서는 140억 개의 매개 변수를 가진 다국어 대언어 모델 모음인 Orion-14B를 소개합니다. 데이터 스케줄링 접근 방식을 사용하여 영어, 중국어, 일본어, 한국어 및 기타 언어의 텍스트에서 가져온 2조 5천억 개의 다양한 토큰 코퍼스에 대한 기본 모델을 훈련합니다. 또한 대화 응용 프로그램 및 기타 특정 사용 사례에 맞게 조정된 일련의 모델을 fine-tune했습니다. 평가 결과는 Orion-14B가 광범위한 작업에서 SOTA 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. Orion-14B 모델 및 관련 코드를 공개적으로 액세스할 수 있도록 함으로써 향후 연구와 이 분야의 실제적인 응용을 촉진하는 것을 목표로 합니다. http://github.com/OrionStarAI/Orion Gi..
[Review] Text-to-Graph via LLM:pre-training, prompting, or tuning? 지식 그래프는 후속 분석을 위해 데이터를 구조화하는 가장 좋은 방법입니다. 문제는 현재 사용 가능한 대부분의 데이터가 비정형 텍스트 형태라는 것입니다. LLM은 비정형 텍스트를 Knowledge Graph로 변환하는 기능을 보여주었습니다. 하지만 제가 본 대부분의 예에서는 LLM이 어떤 Ontology/Schema를 사용할지 결정하도록 합니다. 일부는 어떤 속성을 사용할지에 대한 제한을 추가하기도 합니다. 다음과 같은 이유로 특정 Ontology/Schema를 준수하는 그래프를 만들 필요가 있습니다. 결과 그래프를 통해 다양한 쿼리를 생성해야 합니다. Schema에 대한 지식 없이 쿼리를 생성하는 것은 불가능에 가깝습니다. 허용 가능한 프롬프트의 크기가 증가함에도 불구하고 하나의 프롬프트로 처리할 수 없..
[Review] GRADE: Automatic Graph-Enhanced Coherence Metric for Evaluating Open-Domain Dialogue System GRADE: Automatic Graph-Enhanced Coherence Metric for Evaluating Open-Domain Dialogue Systems, 2020, EMNLP [Abstract] Topic-level graph를 활용해, Turn-level이 아닌 Dialog-level에서의 Metric을 계산하는 방식 제안 -. K-hop neighboring -. hop의 weight 활용 [Architecture] BERT로 context-response의 pair를 encoding ConceptNet으로 pair의 topic-level dialog graph 생성 후 inference 1,2 모두를 입력받아 MLP로 최종 score 계산 [Metric] Utterance-level ..
Generation 정량 평가 Metric 참고 reference: A Comprehensive Assessment of Dialog Evaluation Metrics, https://arxiv.org/abs/2106.03706 A Comprehensive Assessment of Dialog Evaluation Metrics Automatic evaluation metrics are a crucial component of dialog systems research. Standard language evaluation metrics are known to be ineffective for evaluating dialog. As such, recent research has proposed a number of novel, dialog-speci..