Douglas' Space

RouterDC는 "Query-Based Router by Dual Contrastive learning"의 줄임말입니다. 이 혁신적인 방법론은 여러 대규모 언어 모델(LLM)의 강점을 효율적으로 결합하기 위해 제안되었으며, 특정 쿼리에 가장 적합한 LLM을 동적으로 선택하는 "라우터" 역할을 수행합니다. 이 개념은 Shuhao Chen, Weisen Jiang, Baijiong Lin, James T. Kwok, Yu Zhang 연구진에 의해 최초로 제안되었습니다.1. RouterDC의 배경 및 개발 동기 LLM 앙상블의 부상: 최근 연구들은 여러 대규모 언어 모델(LLM)을 조합함으로써 그들의 상호 보완적인 능력을 활용할 수 있음을 보여주고 있습니다. 이러한 접근 방식은 개별 LLM의 한계를 극복하고..