#LLM

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Natural-Language Agent Harnesses (arXiv:2603.25723) 상세 분석

에이전트 제어의 고수준 로직을 편집 가능한 자연어로 표현하는 Natural-Language Agent Harnesses(NLAHs)와, 이 하네스를 명시적 계약·지속 아티팩트·경량…

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Retrieval-Augmented Generation(RAG) 최적화 전략 총정리

RAG의 최신 연구 동향을 정리하고, 검색 품질과 생성 정확도를 높이는 실무 전략을 분석합니다.

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Google PaLM: 5,400억 파라미터의 거대 모델

Google이 PaLM(Pathways Language Model)을 발표하며 GPT-3의 3배 규모를 달성했습니다.

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PaLM: Pathways 기반의 540B 거대 모델

Google의 PaLM은 540B 파라미터로 다양한 벤치마크에서 SOTA를 달성하고, 특히 추론 능력에서 도약을 보였습니다.

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Chinchilla와 Scaling Law 재정의

DeepMind의 Chinchilla 논문이 '모델을 키우기보다 데이터를 늘려라'는 새로운 Scaling Law를 제시했습니다.

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Chinchilla 이전의 단서: Scaling의 올바른 방향

모델 크기만 키우는 것이 아닌, 데이터와 연산의 균형이 중요하다는 초기 연구들을 살펴봅니다.

· 6분

Scaling Laws for Neural Language Models — 언어 모델의 성장 공식

OpenAI가 발표한 Scaling Law 논문은 모델 크기, 데이터, 연산량과 성능의 관계를 명확히 규명했습니다.

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