retrieval (2) 썸네일형 리스트형 Reciprocal Rank Fusion(RRF) 기존 RAG의 경우 Retrieval 과정이 매우 중요함Retrieval 과정의 성능을 높이기 위해 BM25와 같은 키워드 기반 검색 기술, 임베딩을 사용하는 밀집 검색 방법이 제시됨 Reciprocal Rank Fusion(RRF)여러 소스의 Rank를 하나의 통합된 순위로 결합하는 순위 집계 방법D: DocumentR: 순위 지정자 집합k: 상수(일반적으로 60)r(d): 순위 지정자 r에 있는 문서 d의 순위 Steps사용자 쿼리 입력쿼리가 다중 검색기로 전송각 검색기가 관련 문서에 대한 자체 순위 생성RRF 공식을 사용해 각 검색기의 순위 결합RRF score를 토대로 통합 순위 산출상위 순위 사용해 최종 답변 생성 수식에 대한 수학적 직관1/(k+r(d))를 사용하면 더 높은 순위(낮은 숫자)에.. [Architecture] EVCap: Retrieval-Augmented Image Captioning with External Visual-Name Memory EVCap: Retrieval-Augmented Image Captioning with External Visual-Name MemoryKeywords: Lightweight Image-captioning, Multimodality, Retrieval Augmentation학회: CVPR, Filckr30k, NoCaps, WHOOPSDataset: COCO, LVIS관련 연구: smallCAP진행 일시: 2024년 7월 1일논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2311.15879year: 2024논문 요약기존 Image captioning task의 모델은 LLM을 활용함에 따라 파라미터가 많아지면서 open world knowledge를 유지하도록 하는데에 어려움이 있었으며, Retri.. 이전 1 다음
