Sign In

WaferSAGE: Large Language Model-Powered Wafer Defect Analysis via Synthetic Data Generation and Rubric-Guided Reinforcement Learning

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
Empty

μ €μž

Ke Xu

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ 논문은 λ°˜λ„μ²΄ 웨이퍼 결함 뢄석을 μœ„ν•œ WaferSAGE ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ₯Ό μ œμ•ˆν•˜λ©°, 데이터 λΆ€μ‘± 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ κ΅¬μ‘°ν™”λœ 루브릭 생성을 ν¬ν•¨ν•˜λŠ” 3단계 ν•©μ„± 데이터 생성 νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ μ œμ‹œν•©λ‹ˆλ‹€. 이 ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λŠ” μ†Œκ·œλͺ¨ λΉ„μ „-μ–Έμ–΄ λͺ¨λΈμ„ ν™œμš©ν•˜μ—¬ 웨이퍼 결함에 λŒ€ν•œ 질문 λ‹΅λ³€(VQA)을 μˆ˜ν–‰ν•˜λ©°, μ΅œμ’…μ μœΌλ‘œ 4B νŒŒλΌλ―Έν„° Qwen3-VL λͺ¨λΈμ΄ Gemini-3-Flash에 κ·Όμ ‘ν•˜λŠ” μ„±λŠ₯을 λ‹¬μ„±ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
도메인 νŠΉν™” μ†Œν˜• λͺ¨λΈμ˜ 잠재λ ₯: 도메인 νŠΉν™” ν•™μŠ΅μ„ 거친 μ†Œν˜• λͺ¨λΈμ΄ νŠΉμ • μ‚°μ—… λΆ„μ•Όμ˜ μ‹œκ°μ  μ΄ν•΄μ—μ„œ 독점적인 λŒ€ν˜• λͺ¨λΈμ„ λŠ₯κ°€ν•  수 μžˆμŒμ„ μž…μ¦ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
데이터 증강 및 μžλ™ ν‰κ°€μ˜ νš¨κ³Όμ„±: ν•©μ„± 데이터 생성과 루브릭 기반 κ°•ν™” ν•™μŠ΅μ„ 톡해 데이터 λΆ€μ‘± 문제λ₯Ό κ·Ήλ³΅ν•˜κ³  μžλ™ ν‰κ°€μ˜ 신뒰도λ₯Ό λ†’μ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ˜¨ν”„λ ˆλ―ΈμŠ€ 배포 및 ν”„λΌμ΄λ²„μ‹œ: μ˜¨ν”„λ ˆλ―ΈμŠ€ 배포가 κ°€λŠ₯ν•˜μ—¬ λ°˜λ„μ²΄ 제쑰 λΆ„μ•Όμ—μ„œ ν”„λΌμ΄λ²„μ‹œλ₯Ό λ³΄ν˜Έν•˜κ³  λΉ„μš© 효율적인 μ†”λ£¨μ…˜μ„ μ œκ³΅ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
Made with Slashpage