논문번역

[논문리뷰] DeepCritic: Deliberate Critique with Large Language Models

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.00662.pdfLLM, 자신의 실수를 스스로 찾아내게 만들기: DeepCritic 이 논문이 왜 중요한가요?거대 언어 모델(LLM)이 계속 발전하려면 자신의 결과물을 스스로 검토하고 개선하는 능력이 중요합니다.사람이 모든 LLM 결과물을 일일이 확인하고 피드백을 주는 것은 너무 비싸고 어렵습니다.따라서 LLM을 '비평가'로 사용하여 자동 감독하는 방식이 주목받고 있지만, 기존 LLM 비평가는 오류를 깊이 파고들지 못하고 피상적인 비판만 하는 한계가 있었습니다.이 논문은 LLM이 단순히 맞고 틀림을 넘어, 왜, 어디서 틀렸는지 그 과정을 '의도적으로' 깊이 파헤치는 비판 능력을 갖추도록 훈련하는 방법을 제시하며, 이는 LLM의 자기 개선과 신뢰성 향상..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.16656.pdf보고 생각하는 AI의 진화: Skywork R1V2기존 AI 모델들은 복잡한 추론(수학, 과학 문제 풀이)이나 이미지 이해 둘 중 하나에 치우치는 경향이 있었고, 둘 다 잘하려 하면 잘못된 정보를 만들어내기도 했습니다. Skywork R1V2는 **새로운 학습 방법(하이브리드 강화 학습)**을 통해 이 두 가지 능력(추론 능력과 이미지 이해 능력) 사이의 균형을 맞추고 성능을 크게 끌어올렸습니다. 특히 오픈소스 모델 중에서는 최고 성능을 달성하며, GPT-4o나 Gemini 같은 상용 최고 모델들과의 격차를 줄이고 있다는 점에서 주목할 만합니다.서론최근 AI 모델들은 사람이 '천천히 생각하듯' 단계별로 추론하는 방식으로 복잡한 문제를 ..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.11544.pdfNodeRAG: 다양한 노드를 가진 그래프 RAG로 똑똑하게 질문 답변하기최근 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 외부 지식 없이 스스로 학습한 내용에만 의존하는 한계가 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술이 주목받고 있습니다. RAG는 AI가 외부 지식을 검색해서 답변에 활용하도록 돕는 기술입니다.특히 그래프 구조를 활용한 RAG는 지식 간의 관계를 명확하게 파악하여 더욱 정확하고 깊이 있는 답변을 가능하게 합니다.하지만 기존 그래프 RAG 연구들은 그래프 구조 자체의 중요성을 간과하여 성능 향상에 제한이 있었습니다.NodeRAG 논문은..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.13837.pdfRL, 너 LLM 추론 능력 향상시킨다더니, 정말이야? 🤨 (feat. pass@k 실험)"RL로 LLM 똑똑하게 만들 수 있다"는 흔한 믿음에 정면으로 "NO!"를 외친 논문입니다.RL (강화 학습)이 LLM의 추론 능력을 겉으로만 좋게 보이게 할 뿐, 실질적인 능력 향상은 없을 수 있다는 충격적인 주장을 펼칩니다.마치 "단거리 달리기"만 잘하게 훈련시킨 것과 같다는 비유를 통해, RL의 효과에 대한 새로운 시각을 제시합니다.AI 연구 방향에 중요한 질문을 던지는 논문이라고 할 수 있습니다.📝 서론LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있지만, 여전히 "추론 능력"..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.11833.pdf다국어 사고, LLM 추론 능력의 잠재력을 깨울까? 거대 언어 모델(LLM)은 다양한 언어를 학습했지만, 영어 데이터가 많아서인지 영어로 질문했을 때 성능이 더 좋은 경향이 있습니다. (영어 편향)하지만, 최근 연구에서 몇몇 LLM은 특정 추론 문제에서 영어보다 다른 언어로 질문했을 때 오히려 더 뛰어난 성능을 보이기도 했습니다.이 논문은 다국어 사고를 활용했을 때 LLM이 얼마나 더 똑똑해질 수 있는지, 그 최대 가능성을 탐구합니다.단순히 영어를 잘하는 것을 넘어, 여러 언어를 '함께' 생각하는 것이 LLM의 잠재력을 극대화할 수 있다는 흥미로운 가능성을 제시합니다.서론거대 언어 모델(LLM)은 많은 언어 데이터로 학습되었지만, 영어..

실패는 성공의 어머니?! 🧐 GPT-4도 실패에서 배운다! 똑똑한 척 하더니, GPT-4도 실수투성이? 요즘 AI, 특히 LLM(Large Language Model)이 엄청 똑똑해졌다고 칭찬이 자자하죠.그런데, 아무리 똑똑한 GPT-4라도 복잡한 문제 앞에선 헤매고 실패할 때가 많다는 사실! 🤯마치 길 찾기 전문가(GPT-4)도 처음 가는 복잡한 골목길에선 엉뚱한 길로 빠지거나, 막다른 길에 부딪히는 것처럼요. 😅이 논문은 바로 "실패한 전문가(GPT-4)의 경험 속에서, 성공의 힌트를 찾아낼 수 있지 않을까?" 라는 기발한 아이디어에서 출발했어요. 💡서론똑똑한 LLM을 'AI 에이전트'로 만들어서, 스스로 판단하고 행동하게 하려는 연구가 많아요. 척척박사 AI 비서처럼요! 🤖그 중 RFT..

🤯 하나의 모델로 텍스트와 이미지를 모두 이해하고 생성하는 Liquid: 꿈이 현실로? 🔗 https://arxiv.org/pdf/2412.04332.pdf최근 AI는 텍스트를 넘어 이미지, 영상 등 다양한 정보를 이해하고 생성하는 멀티모달 AI로 발전하고 있습니다.하지만 기존 멀티모달 모델은 텍스트와 이미지를 처리하는 방식이 분리되어 있어 구조가 복잡하고, 모델 성능을 키우는 데 한계가 있었습니다.Liquid는 이러한 문제점을 해결하고, 하나의 거대한 언어 모델(LLM)으로 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 획기적인 방법을 제시했습니다.마치 외국어를 배우듯, LLM에게 이미지라는 새로운 언어를 가르쳐 더욱 강력하고 효율적인 멀티모달 AI를 만들 수 있음을 보여준 논문입니다.서론거대 언어 모델(LLM)..

이미지 생성 AI, VAE와 Diffusion Model 함께 학습해서 성능 UP!🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.10483.pdf🎨 AI 그림 전문가가 꿈이라면 꼭 읽어보세요!요즘 AI 그림 정말 잘 그리죠? Stable Diffusion 같은 모델 덕분인데요, 이 모델들은 VAE라는 이미지 압축 기술과 Diffusion Model이라는 그림 생성 기술을 따로따로 학습시키는 방식이었어요. 마치 사진 편집 프로그램을 쓸 때, '사진 압축' 기능 쓰고, '필터 입히기' 기능을 따로 쓰는 것처럼요.그런데! 이 논문에서는 VAE와 Diffusion Model을 한 번에 같이 학습시키는 새로운 방법을 제시했어요! 마치 '사진 압축 + 필터 입히기' 기능을 한 번에 묶어서 똑똑하게 만들어주..

AI 추론 모델, 이제 똑똑하게 검증한다! xVerify: 빠르고 정확한 답변 검증 도구 등장🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.10481.pdf최근 OpenAI의 o1 모델처럼 복잡한 추론을 하는 AI 모델들이 점점 많아지고 있습니다. 이런 모델들은 똑똑하지만, 답변 과정이 길고 복잡해서 기존 방식으로는 정확히 평가하기 어려웠죠. 마치 숙련된 전문가의 긴 설명을 듣고 '정답은 맞는데... 과정이 좀 복잡하네?' 하고 판단하기 어려운 상황과 비슷합니다.xVerify는 이런 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 복잡한 추론 과정 속에서 진짜 정답을 찾아내고, 참/거짓을 정확하게 판단해주는 똑똑한 검증 도구입니다. 쉽게 말해, AI 모델의 답변을 빠르고 정확하게 채점해주는 AI 채점관이라고 ..

AI 모델, 외국어 지식도 잘 알까? - 새로운 평가 기준, ECLEKTIC🔗 https://arxiv.org/pdf/2502.21228.pdf요즘 AI 모델들은 여러 나라의 말을 배우고 이해하는 똑똑한 친구들처럼 보입니다.하지만 정말로 외국어를 '이해'하는 걸까요? 아니면 그냥 겉모습만 흉내 내는 걸까요?이 논문은 AI 모델이 외국어 지식을 얼마나 잘 '진짜로' 이해하는지, 새로운 방법으로 평가하는 기준을 제시합니다.단순히 번역만 잘하는 게 아니라, 지식을 언어와 상관없이 얼마나 잘 활용하는지를 측정하는 것이 핵심입니다.서론똑똑한 AI 모델(LLM)은 여러 언어를 학습했지만, 모든 언어에서 똑같이 지식이 풍부할까요?현실은 그렇지 않습니다. 특정 언어에서만 학습된 지식은 다른 언어에서는 잘 활용하지 못..