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**구글 연구(Google Research)**가 수행하는 다양한 컴퓨터 과학 연구 분야를 개괄적으로 설명하고 있습니다. 이 기관은 알고리즘, 데이터 관리, 머신 인텔리전스, 양자 컴퓨팅, 로봇 공학, 책임 있는 인공지능, 기후 및 지속 가능성 등 여러 영역에 걸쳐 기초 및 응용 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 텍스트는 자연어 처리와 추천 시스템의 교차점에 초점을 맞춘 REGEN 프로젝트를 자세히 설명합니다. REGEN은 **대규모 언어 모델(LLM)**을 활용하여 사용자 피드백과 개인화된 내러티브를 통합함으로써 보다 문맥화된 추천을 제공하는 새로운 벤치마크 데이터셋을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 기존의 아마존 제품 리뷰 데이터셋을 확장하여 비판과 내러티브와 같은 대화 요소를 합성하고, 추천과 내러티브 생성을 동시에 수행하는 새로운 모델 아키텍처를 탐구합니다.
https://research.google/blog/regen-empowering-personalized-recommendations-with-natural-language/
**구글 연구(Google Research)**가 수행하는 다양한 컴퓨터 과학 연구 분야를 개괄적으로 설명하고 있습니다. 이 기관은 알고리즘, 데이터 관리, 머신 인텔리전스, 양자 컴퓨팅, 로봇 공학, 책임 있는 인공지능, 기후 및 지속 가능성 등 여러 영역에 걸쳐 기초 및 응용 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 텍스트는 자연어 처리와 추천 시스템의 교차점에 초점을 맞춘 REGEN 프로젝트를 자세히 설명합니다. REGEN은 **대규모 언어 모델(LLM)**을 활용하여 사용자 피드백과 개인화된 내러티브를 통합함으로써 보다 문맥화된 추천을 제공하는 새로운 벤치마크 데이터셋을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 기존의 아마존 제품 리뷰 데이터셋을 확장하여 비판과 내러티브와 같은 대화 요소를 합성하고, 추천과 내러티브 생성을 동시에 수행하는 새로운 모델 아키텍처를 탐구합니다.
https://research.google/blog/regen-empowering-personalized-recommendations-with-natural-language/