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할루시네이션 감소를 위해, Confession RL의 인사이트를 활용한 프롬프팅 방법
모멘텀 직교화(momentum-orthogonalization) 옵티마이저 리뷰 — Muon과 ROOT를 중심으로
Claude4의 spiritual bliss🌀🌀🌀와 LLM의 의식
Shifting AI Efficiency From Model-Centric to Data-Centric Compression
QLoRA 추론 시 발생하는 NaN/Inf 오류와 해결 방법
GPT-4.5 Pre-Training과정에서 얻은 데이터 압축과 지능의 관계에 대해
AI Agent의 정의와 필요의 판단
Apple의 최근 LLM관련 논문들 정리

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Large Language Models

Overview ChatGPT + InstructGPT + RLHF
Llama 2 fine-tuning
Optimum-NVIDIA로 Huggingface 에서 LLM 추론 속도 최적화
MoE-Mamba: Efficient Selective State Space Models with Mixture of Experts
LLM 추론시 생길 수 있는 문제 또는 주의할 점
Text Generation Strategies 종류와 사용 방법
Mamba : Transformer 시대 이후의 새로운 Sequence Modeling 구조
RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 개념과 프레임워크
RAFT : 도메인 특화 RAG를 위한 LLM Fine-tuning 방법
RLHF : 사람의 선호도를 텍스트 생성 결과에 반영하고자 하는 Metric

Vision Models

Stand-Alone Self-Attention in Vision
FastFCN : Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation
Probabilistic End-to-end Noise Correction for Learning with Noisy Labels
Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World
Image Augmentation – imgaug
Stable Diffusion을 통한 이미지 생성 추론

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안일호, Data Scientist at CJ OliveYoung

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Worked at MUSINA, KPMG Lighthouse, KRAFTON, YelloMobile

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