거대 언어 모델 양자화가 그룹 공정성에 미치는 영향: 혐오 탐지 중심으로

최종현; 김승배; 박건우

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최종현 (숭실대학교) 김승배 (사우스 플로리다 대학교) 박건우 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.12

수록면: 501 - 503 (3page)

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거대 언어 모델 추론 시에 배포 환경의 자원 제약을 만족하기 위해 양자화 기술이 널리 사용되며, 이는 모델 가중치의 정밀도를 낮춰 추론 효율을 높이는 방법이다. 이 연구는 자연어 처리 분야의 대표적인 사회 응용 과업인 혐오 탐지를 중심으로 LLM 양자화가 그룹 공정성에 미치는 영향을 조사한다. 구체적으로, 한국어 혐오 탐지 데이터셋을 대상으로 여성, 남성 등 혐오 표 ... 전체 초록 보기

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