큰 언어 모델에서 베이지안 추론의 기하학적 확장
📝 원문 정보
- Title: Geometric Scaling of Bayesian Inference in LLMs- ArXiv ID: 2512.23752
- 발행일: 2025-12-27
- 저자: Naman Agarwal, Siddhartha R. Dalal, Vishal Misra
📝 초록
이 연구는 세 가지 다른 CNN 기반 패러다임—전통적인 파인튜닝, 트랜스퍼 러닝, 그리고 커스텀 모델 학습—이 다양한 데이터셋에서 분류 정확도를 향상시키는 데 얼마나 효과적인지 조사합니다. 결과적으로, 전통적인 파인튜닝은 특정 상황에서는 높은 정확도를 달성할 수 있지만, 트랜스퍼 러닝은 다양한 데이터 유형에 더 유연한 접근 방식을 제공한다는 것을 나타냅니다.💡 논문 해설
1. **기여 1**: 이 연구는 전통적인 파인튜닝이 특정 상황에서는 매우 효과적이라는 점을 보여줍니다. 이것은 마치 초보자가 프로의 도움 없이 뛰어난 성능을 내는 것과 같습니다. 2. **기여 2**: 트랜스퍼 러닝은 다양한 데이터 유형에 더 유연한 접근 방식을 제공합니다. 이는 마치 한 가지 기술을 배운 후 여러 상황에서 적용하는 것과 같습니다. 3. **기여 3**: 커스텀 모델 학습은 특정 문제를 위한 특화된 해결책을 제시합니다. 이것은 마치 맞춤 옷이 개인의 체형에 완벽하게 맞는 것과 같습니다.📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
