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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 55 - 60 (6page)
이용수
초록· 키워드
본 연구는 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 SLM(Small Language Model) 환경에서 장기 문맥을 효율적으로 관리하기 위한 D-KARE(Domain-Knowledge Aware REtention) 기법을 제안한다. 기존의 장기 문맥 관리 기법들은 통계적 중요도에 의존하여 빈도는 낮지만 도메인 특성상 필수적인 정보를 소실하거나, 복잡한 구현 및 연산 비용으로 인해 저사양 환경 적용에 한계가 존재한다. 본 연구에서 제안하는 D-KARE는 도메인 지식 사전(Knowledge Dictionary)과 의미적 유사도를 결합하여 핵심 정보를 선별적으로 보존함으로써 이러한 문제를 해결한다. 또한, RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 활용하여 답변의 질을 보완한다. 스킨케어 상담 데이터셋을 활용하여 검증한 결과, 제안 모델은 Baseline(20%) 대비 4배 높은 정확도(80%)를 달성하였으며, VRAM 사용량을 약 18.5% 절감하여 온디바이스 환경에서의 유효성을 증명하였다.
#장기 문맥
#메모리 관리
#스킨케어
#도메인 인지형 압축
#SLM
#Long Context
#Memory Management
#RAG
#Skincare
#Domain-Aware Compression
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 연구 방법
- Ⅴ. 실험 및 결과
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
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