지금은마라톤중

Graphusion: A RAG Framework for Scientific Knowledge Graph Construction with a Global Perspective    0. Abstract지식그래프(KG)는 인공지능과 QA(Question-answering)과 같은 downstream task에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이런 KG를 구축하는데에는 전문가들의 상당한 노력을 필요로 합니다. 최근에 LLM이 지식 그래프 구축(KGC)에 사용되고 있습니다. 그러나, 대부분의 기존 접근들은 지역적 관점에서 지식 트리플을 추출하기에 전역적인 관점을 잃게됩니다.해당 논문에서는 free text로부터의 zero-shot KGC framework인 ‘Graphusion’을 제안합니다. 총 3단계로 구..

AICE란?AICE는 인공지능 능력시험입니다. (AI 자격증) 영어 능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용능력을 평가합니다.KT가 개발했고, 한국경제와 함께 주관합니다.AICE는 5개의 난이도로 분류되어 있습니다.PROFESSIONAL - Tabular(정형데이터) / Text / Image 데이터 분석, 처리 및 모델링ASSOCIATE - Tabular(정형데이터) 분석, 처리 및 모델링BASIC - NO 코딩 자격증 JUNIOR - NO 코딩 자격증 FUTURE - 블록코딩 자격증   저는 그 중 ASSOCIATE를 응시했습니다.AICE ASSOCIATE 는 2025년 1월 1일부터 국가공인 자격으로 전환되었습니다!!!!AI 분야에서는 최초이고 유일한 국가공인자격이라고 하네요. AICE ..

THINK-ON-GRAPH 2.0 : DEEP AND FAITHFUL LARGE LANGUAGE MODEL REASONING WITH KNOWLEDGE-GUIDED RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION    0. ABSTRACT 대형 언어 모델(LLMs)은 자연어 처리 분야에서 강력한 성능을 보이지만, 복잡한 질문을 처리할 때 지식 부족과 환각(hallucination) 문제를 겪습니다. 이를 보완하기 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식이 도입되었지만, 기존 방식은 깊이 있는 정보 검색이 어려워 복잡한 추론을 수행하는 데 한계가 있습니다.ToG-2(Think-on-Graph 2.0)는 이러한 문제를 해결하기 위해 KG(지식 그래프)와 문서 검색을 ..