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온톨로지 개발 101: 첫 번째 온톨로지 만들기를 위한 가이드
온톨로지 생성에 대한 실용적인 소개인 이 가이드는 도메인 범위 정의, 기존 어휘 재사용, 클래스 계층 구조, 속성 및 인스턴스 구축을 포함한 단계별 방법론을 설명하고, Protégé-2000 내에서의 의미적 관계 및 반복적 개선과 같은 복잡한 설계 문제를 다룹니다.
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온톨로지 개발 101: 첫 번째 온톨로지 만들기를 위한 가이드
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자기 보상 언어 모델
이 논문은 자기 보상 언어 모델(Self-Rewarding Language Models)을 소개합니다. 여기서 대형 언어 모델은 외부 보상 모델에 의존하지 않고 자체 출력을 반복적으로 생성, 평가 및 최적화하여 자기 정렬 및 성능 향상의 새로운 패러다임을 확립합니다.
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자기 보상 언어 모델
이 논문은 자기 보상 언어 모델(Self-Rewarding Language Models)을 소개합니다. 여기서 대형 언어 모델은 외부 보상 모델에 의존하지 않고 자체 출력을 반복적으로 생성, 평가 및 최적화하여 자기 정렬 및 성능 향상의 새로운 패러다임을 확립합니다.
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자기 보상 언어 모델
이 논문은 자기 보상 언어 모델(Self-Rewarding Language Models)을 소개합니다. 여기서 대형 언어 모델은 외부 보상 모델에 의존하지 않고 자체 출력을 반복적으로 생성, 평가 및 최적화하여 자기 정렬 및 성능 향상의 새로운 패러다임을 확립합니다.
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최전선 AI 모델 수 동향: 2028년까지의 예측
2023년과 2028년 사이에 대규모 기초 모델의 극적인 성장을 예측하는 데이터 기반 예측으로, EU AI 법과 같은 새로운 AI 거버넌스 프레임워크 하에서 얼마나 많은 모델이 훈련 컴퓨팅 임계값을 초과할지를 평가합니다.
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최전선 AI 모델 수 동향: 2028년까지의 예측
2023년과 2028년 사이에 대규모 기초 모델의 극적인 성장을 예측하는 데이터 기반 예측으로, EU AI 법과 같은 새로운 AI 거버넌스 프레임워크 하에서 얼마나 많은 모델이 훈련 컴퓨팅 임계값을 초과할지를 평가합니다.
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레플리벤치: 언어 모델 에이전트의 자율 복제 능력 평가
언어 모델 에이전트가 자신의 작업을 자율적으로 복제할 수 있는 능력을 평가하기 위해 설계된 벤치마크 스위트인 RepliBench는 복제 주기 전반에 걸쳐 에이전트의 확장 가능성, 오류 누적 및 전략적 계획을 측정합니다.
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