[논문리뷰] UNREAL: Unifying Retrieval and Long-Context with a Single Model본 논문은 코퍼스 수준의 Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 Long-Context 추론이 사실상 동일한 '질의 조건부 증거 선택' 작업임에도 불구하고, 규모에 따라 서로 다른 파이프라인을 사용하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Long-Context#Decoder-only LLMs#Intrinsic Retrieval#Evidence Selection2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KV-Embedding: Training-free Text Embedding via Internal KV Re-routing in Decoder-only LLMs디코더 전용 LLM을 학습 없이 텍스트 임베딩 백본으로 활용할 때 발생하는 두 가지 구조적 문제(인과적 어텐션으로 인한 정보 비대칭, 다음 토큰 예측 목표로 인한 의미 압축 편향)를 해결하여, 고품질의 텍스트 임베딩을 효율적으로 추출하는 것입니다.#Review#Text Embedding#Decoder-only LLMs#Training-free#KV Re-routing#Causal Attention#Representation Learning#Intrinsic Dimensionality2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중