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OpenScholar과학 문헌 검색과 요약의 새로운 길목차 배경 및 소개스팩동작원리사용 방법심화OpenScholar의 탄생 배경 과학 연구는 매년 방대한 양의 논문이 발표되면서 최신 정보를 빠르게 파악하고 활용하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 기존의 언어모델(Large Language Model, LLM)은 과학적 정보를 요약하거나 인용하는 데 많은 한계를 보였습니다. 특히, 인용 오류(hallucination)와 최신 논문을 반영하지 못하는 문제는 연구자들에게 실질적인 어려움을 안겨주었습니다. 이를 해결하기 위해 OpenScholar가 등장했습니다. OpenScholar는 검색 증강 언어 모델(Retrieval-Augmented Language Model)을 기반으로, 방대한 과학 문헌 데이터에..

목차Exaone 소개Exaone이란 무엇인가?개발 배경 및 목적Exaone의 기술적 특징모델 구조 및 규모한국어 최적화 기술학습 데이터 및 방법론Exaone의 성능 및 비교다른 글로벌 모델과의 성능 비교한국어 자연어 처리에서의 강점Exaone의 실제 활용 사례네이버 서비스에서의 활용 (검색, 쇼핑, 파파고 번역 등)개발자 및 기업의 활용 사례Exaone의 한계와 향후 전망현재의 한계향후 개선 방향 및 발전 가능성1. Exaone 소개Exaone이란 무엇인가?Exaone은 네이버에서 개발한 대규모 AI 언어 모델로, 특히 한국어와 관련된 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 최적화되어 있습니다. GPT-3와 유사한 대규모 언어 모델이지만, 한국어 처리에 있어 뛰어난 성능을 자랑하며, 한국의 데이터와 사용 사..