검색 증강 생성과 대규모 언어 모델을 이용한 메디컬 리포트 생성 기술 개발

Q: 이 논문에서 정의한 대조 학습이란 무엇인가?

유사한 샘플은 벡터 공간에서 가깝게 배치하고 유사하지 않은 샘플은 멀리 배치하도록 모델을 학습시키는 방법이다. 본 연구에서는 Finding과 Impression의 양성 및 음성 쌍을 생성하고 대조 손실 함수를 사용하여 관련성 높은 쌍의 거리를 최적화함으로써 의료 도메인의 검색 성능을 향상시킨다.

Q: 의료 도메인 RAG 성능 향상을 위한 핵심 기법은 무엇인가?

연구 결과, 대조 학습 기반의 미세 조정과 재순위화 기법을 적용했을 때 검색 및 생성 성능이 모두 향상되었다. 특히 미세 조정을 통해 도메인 특화 용어와 문맥을 학습하고, 재순위화로 상위 문서의 관련성을 높임으로써 LLM에 제공되는 정보의 질을 개선하는 것이 핵심이다.

김효준; 이원희

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질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김효준 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 1,310 - 1,312 (3page)

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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

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