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초록·키워드
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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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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