Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

RedOne: Revealing Domain-specific LLM Post-Training in Social Networking Services

Created by
  • Haebom

저자

Fei Zhao, Chonggang Lu, Yue Wang, Zheyong Xie, Ziyan Liu, Haofu Qian, JianZhao Huang, Fangcheng Shi, Zijie Meng, Hongcheng Guo, Mingqian He, Xinze Lyu, Yiming Lu, Ziyang Xiang, Zheyu Ye, Chengqiang Lu, Zhe Xu, Yi Wu, Yao Hu, Yan Gao, Jun Fan, Xiaolong Jiang, Weiting Liu, Boyang Wang, Shaosheng Cao

개요

본 논문은 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 콘텐츠 관리 및 상호작용 개선을 위한 도메인 특화 대규모 언어 모델(LLM)인 RedOne을 제시합니다. 기존 연구들이 개별적인 과제에 초점을 맞춰 데이터 확장의 효용이 감소하고 다양한 실제 상황에 유연하게 적응하지 못하는 한계를 극복하기 위해, RedOne은 지속적인 사전 훈련, 감독식 미세 조정, 선호도 최적화의 3단계 전략을 통해 대규모 실제 데이터셋을 사용하여 개발되었습니다. RedOne은 8가지 주요 SNS 과제에서 최대 14.02%, SNS 이중 언어 평가 벤치마크에서 7.56%의 성능 향상을 달성하며 강력한 일반화 능력을 유지합니다. 온라인 테스트 결과, 유해 콘텐츠 탐지 노출률을 11.23% 감소시키고 게시물 보기 검색의 클릭 페이지율을 14.95% 향상시켰습니다. 이는 RedOne이 다양한 과제에서 우수한 일반화 성능을 보여주는 강력한 도메인 특화 LLM임을 입증하고 실제 시나리오에서의 적용 가능성을 보여줍니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
도메인 특화 LLM을 통해 SNS 콘텐츠 관리 및 상호작용 개선에 대한 효과적인 해결책 제시.
◦
다양한 SNS 과제에 대한 일반화 성능이 뛰어난 RedOne 모델 개발 성공.
◦
실제 환경 적용을 통해 유해 콘텐츠 감소 및 사용자 경험 향상 가능성 확인.
◦
3단계 훈련 전략을 통한 LLM 개발 효율성 증대 가능성 제시.
•
한계점:
◦
RedOne 모델의 학습에 사용된 데이터셋의 구성 및 범위에 대한 자세한 설명 부족.
◦
다른 도메인 특화 LLM과의 비교 분석이 부족.
◦
장기적인 안정성 및 확장성에 대한 추가적인 연구 필요.
◦
실제 환경 적용 시 발생할 수 있는 예상치 못한 문제점에 대한 고려 부족.
👍
Made with Slashpage