전체 글 썸네일형 리스트형 [Applications] Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example onPatient-Trial Matching Abstract환자를 적절한 임상시험과 매칭하는 과정은 의학 연구의 발전과 최적의 치료 제공에 있어 필수적이다. 그러나 현재의 접근 방식은 데이터 표준화, 윤리적 고려사항, 전자의무기록(EHR)과 임상시험 기준 간의 상호운용성 부족과 같은 여러 도전에 직면해 있다. 본 논문에서는 대형 언어 모델(LLM)이 지닌 고급 자연어 생성 능력을 활용하여, EHR과 임상시험 설명 간의 호환성을 개선함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 탐구한다. 우리는 LLM 기반 환자-임상시험 매칭(LLM-PTM)을 위한 혁신적인 개인정보 보호 중심 데이터 증강 기법을 제안하며, 이는 LLM의 이점을 유지하면서 민감한 환자 데이터의 보안성과 기밀성을 보장한다. 실험 결과, 제안한 LLM-PTM 방법은 평균 7.32%의 .. 더보기 [Industry] Synthetic Data Augmentation Using Large Language Models (LLM): A Case-Study of the Kamyr Digester Abstract전통적인 머신러닝 접근법은 데이터의 부족 및 희소성이라는 문제에 시달리며, 이는 알고리즘의 정교함과 무관하게 전반적인 성능을 저하시킨다. 연구자들은 다양한 데이터 증강 기법을 활용해 왔지만, 이러한 외삽은 초기 데이터셋의 제한된 지식 공간에 본질적으로 제약을 받는다. 따라서 머신러닝 분야에서는 균형 잡히고 강건하며 방대한 데이터셋의 수집이 매우 중요하며, 이는 수집 과정의 어려움에도 불구하고 핵심적인 요소로 간주된다. 본 연구는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 활용하여 합성 데이터를 생성함으로써 데이터 부족 문제를 완화하기 위한 새로운 증강 기법을 제안한다. 이를 입증하기 위해 제지 산업에서 사용되는 "Kamyr Digester"를 사례로 삼아, LLM.. 더보기 [Industry] Predictive Maintenance in Aviation: A Proof of Concept with LLMs and SVMs 1. Introduction항공 산업은 안전성, 효율성, 그리고 비용 효율성을 지속적으로 향상시키기 위한 방법을 모색하고 있다. 예지 정비(predictive maintenance)는 항공기 부품의 잠재적 고장을 사전에 식별하고 완화하는 선제적 접근 방식으로, 이러한 목표를 달성하는 데 핵심적인 역할을 한다 [4]. 전통적으로 정비는 고정된 주기에 따라 수행되거나 고장이 발생한 후에 반응적으로 이뤄지는 경우가 많았으며, 이는 불필요한 운항 중단이나 잠재적인 안전 위험으로 이어질 수 있다. 그러나 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines, SVMs)과 같은 첨단 기술의 등장은 보다 정교하고 효과적인 예지 정비 시스템 .. 더보기 [Applications] ClimateBERT-NetZero: Detecting and Assessing Net Zero and Reduction Targets 리뷰 EMNLP 2023 main paper Tobias Schimanski1 Julia Bingler2,3 Camilla Hyslop2,4 Mathias Kraus5 Markus Leippold2, 6 1University of Zurich 2University of Oxford 3Council on Economic Policies 4Net Zero Tracker 5FAU Erlangen-Nürnberg 6Swiss Finance Institute (SFI) paper: https://arxiv.org/abs/2310.08096 Model and data are available on https://huggingface.co/climatebert/netzero-reduction Abstract 다양한 기관에.. 더보기 [Server] 서버 관련 및 vi 명령어 기억용 포스트Port check$ netstat -nap$ netstat -nap | grep [port num] // 특정 port 확인Server check$ ping // ip gateway 접근 확인$ lscpu // spec 확인$ lscpu | grep name // spec 확인$ lspci | grep VGA // VGA 확인$ free -h // ram 확인$ cat /proc/meminfo | grep MemTotal // ram total 확인$ cat /etc/issue // os 확인$ df -h -T | grep dev/sd //물리적 hdd 확인$ df -h // disk 확인$ lspci | grep -i ethernet // NIC 정보 확인$ ipconfig -a // N.. 더보기 [Git] Github Repo 연결 / 관리 기억용 포스트 1. Github Repo 만들기 2. Cmd를 통해 Github Repo와 연결하고 싶은 local 폴더 접근 3. Local에서 저장소 생성 $ git init 4. Github Repo에서 HTTPS url 복사 후 연결 $ git remote add origin [Github HTTPS url] 5. Github Repo 내용 Local 저장소에 최신화 $ git pull origin main 6. Local 저장소 변경사항 추가 및 확인 git add . // 전체 git add * // 전체 git add [파일경로] // 특정 파일만 추가 git status // 변경사항 확인 7. Commit / Push git commit -m "커밋명" git push origin mai.. 더보기 Blog 시작 NLP를 연구 중인 대학원생 NowZero 블로그 NLP Paper, 기억용 코드 등을 정리하기 위한 공간 더보기 이전 1 다음
