Optimal Bounds for Open Addressing Without Reordering
arXiv.org
친구들, 검색 증강 생성(RAG) 기술은 LLM 개발하는 데, 필수 요건으로 많이 사용하고 있습니다.
최신 정보를 통합하고, 환각을 줄이며, 대규모 언어 모델(LLM)의 응답 품질을 개선하는 데 중요한 문제에 직면해 있습니다.
그러나, 그것들의 효과에도 불구하고, RAG 접근 방식은 복잡한 구현과 긴 응답 시간에 의해 방해를 받습니다. RAG를 최적화하는 것은 LLM 성능을 향상시키는 데 중요하며, 정확성과 적시성이 필수적인 의료 진단과 같은 전문 영역에서 실시간 애플리케이션을 가능하게 합니다.
https://www.marktechpost.com/2024/07/06/enhancing-language-models-with-rag-best-practices-and-benchmarks/
더 많은 콘텐츠를 보고 싶다면?
이미 회원이신가요?
2024년 7월 8일 오전 12:34
📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고
... 더 보기MCP는 기술적으로는 거의 순수하게 Function Calling의 Thin Wrapper에 불과함.
다만, 현재 대부분의 애플리케이션이 Function Calling을 지원하지 않는 상태라, LLM에 Function Calling을 주입할 수 있는 서버를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리를 제공했던 것이 MCP를 확산시키는 데에 크게 기여를 한 것.
이
... 더 보기