Research 연구
Research Topics 연구 주제
- NLP(Natural Language Processing)자연어 처리
- LLM(Large Language Model)대형 언어 모델
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)검색 증강 생성
- MoE(Mixture-of-Experts)전문가 혼합 모델
- Knowledge Editing지식 편집
- Diffusion-based Language Model확산 기반 언어 모델
- Model Merging모델 병합
- Agentic AI지능형 에이전트
Core Research Themes 핵심 연구 주제
- Editing and leveraging knowledge in unstructured text비정형 텍스트 상의 지식 편집 및 활용
- Efficient reasoning based on knowledge learning지식 학습 기반의 효율적 추론
- Integrating external memory with parameter-efficient LLMs외부 메모리와 파라미터 효율형 LLM의 통합
- Progressive knowledge expansion via Mixture-of-Experts (MoE)Mixture-of-Experts(MoE)를 통한 점진적 지식 확장
Long-term Goals 장기 연구 목표
- System 2-based Language AI for Artificial General Language Intelligence (AGLI)일반 언어지능(AGLI)을 위한 System 2 기반 언어 AI
- Parametric Equivalents of In-context Knowledge EditingIn-context 지식 편집의 파라미터적 등가 모델 개발
- Long-term Conceptual Learning for Human-level Knowledge Mastery인간 수준의 지식 숙달을 위한 장기 개념 학습
Demo 데모
Under preparation 준비 중