이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다. 오늘은 LLM 모델의 발전을 전반적으로 이해할 수 있는 Survey 논문에 대한 리뷰인데 전체적인 LLM의 발전과 흐름을 이해하는데 도움이 될 것 같아 리뷰하였다. 이 포스트의 논문 리뷰는 25년에 업데이트된 Large Language Models: A Survey v3버전을 기준으로 작성되었다.더보기S. Minaee, T. Mikolov, N. Nikzad, M. Chenaghlu, R. Socher, X. Amatriain, and J. Gao, "La..

이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다.  오늘은 LLM 모델의 발전을 전반적으로 이해할 수 있는 Survey 논문에 대한 리뷰인데 전체적인 LLM의 발전과 흐름을 이해하는데 도움이 될 것 같아 리뷰하였다. 이 포스트의 논문 리뷰는 25년에 업데이트된 Large Language Models: A Survey v3버전을 기준으로 작성되었다.더보기S. Minaee, T. Mikolov, N. Nikzad, M. Chenaghlu, R. Socher, X. Amatriain, and J. Gao, "L..

이 리뷰는 오직 학습과 참고 목적으로 작성되었으며, 해당 논문을 통해 얻은 통찰력과 지식을 공유하고자 하는 의도에서 작성된 것입니다. 본 리뷰를 통해 수익을 창출하는 것이 아니라, 제 학습과 연구를 위한 공부의 일환으로 작성되었음을 미리 알려드립니다. 이 논문 "Were RNNs All We Needed?"는 시퀀스 모델링에서 Transformer 모델과 Recurrent Neural Networks (RNNs)의 효과를 비교하는 내용을 다룬다. LSTM과 GRU 모델을 단순화하여, 효율적이고 경쟁력 있는 성능을 달성할 수 있다는 점을 보여주고. Transformer 모델이 항상 최선의 선택이 아닐 수 있음을 보여주는데 주제가 흥미로워서 리뷰하게 되었다. 자연어처리(NLP) 모델에 대한 내용이지만 꽤나 ..