머신러닝 연구실

이 연구실은 LLM의 양자화와 KV cache·문맥 메모리 압축, 신경망의 층 병합·제거를 통해 모델의 저장 공간과 추론 비용을 줄이는 방법을 연구합니다. 또한 언어 모델을 활용한 검색과 선호도 기반 정책 학습, 시뮬레이션 데이터 기반 인과관계 탐색, 조합 최적화와 데이터 이상치·라벨 노이즈 탐지 등 다양한 머신러닝 문제를 다룹니다.

AI가 최신 논문을 바탕으로 생성한 연구실 소개예요