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대형 언어 모델은 데이터의 애매성을 어디에서 식별할까?

LLM 중간 레이어의 은닉 벡터로 NLU 입력의 애매성을 탐지하는 분류기를 제안했습니다. 최종 레이어보다 높은 탐지 성능을 확인하고, 라벨 부족 대응 학습법을 제시했습니다.

다나와의 상품 데이터가 수집기, 분류기, 오피스, 검색을 거치며 관리되는 흐름을 소개했습니다. 자동 분류와 수동 보완, 검색 색인 최적화의 역할을 함께 설명했습니다.