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논문 기본 정보
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초록·키워드
대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 일반적인 질문 응답을 넘어 수많은 특정 분야로의 확장을 가능하게 하고 있다. 그러나 특정 분야에서는 학습 데이터의 부족으로 인한 환각(Hallucination) 현상 발생, 최신 데이터 반영의 지연, 학습 및 미세 조정(Fine-Tuning)에 따른 비용 문제와 같은 한계점이 존재한다. 본 연구는 의료 도메인에서 임베딩 모델을 활용한 검색 성능 비교와 이를 통한 대규모 언어 모델의 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 성능 향상을 제시한다. 다양한 임베딩 모델을 실험한 결과, gte-base 모델이 BLEU-1, BLEU-2, BL ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092110756
