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공개SW 소식

2024.09.13

ⓒAI타임스 / 박찬 기자

 

논리나 산술, 비교 연산 등이 수반되는 통계 데이터 쿼리에 대한 응답 정확도 높이는 모델이 나왔다. 이를 통해 수치 및 통계적 사실과 관련된 모델의 환각 문제를 해결할 수 있게 됐다는 설명이다.
벤처비트는 12일(현지시간) 구글이 통계 데이터를 토대로 하는 쿼리에서 환각이나 오답을 줄이기 위한 오픈 소스 모델 ‘데이터젬마(DataGemma)’에 관한 논문을 발표했다고 보도했다.
대형언어모델(LLM)은 수치나 통계 데이터 등을 포함하는 질문에 대해 부정확한 정보를 생성하는 경향이 있다. 통계적 사실과 관련된 사용자 쿼리에는 다양한 논리, 산술 또는 비교 연산이 포함될 수 있기 때문이다. 
(후략)

 

[원본기사 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=163406]

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