[논문리뷰] Less is Enough: Synthesizing Diverse Data in Feature Space of LLMs대규모 언어 모델(LLM)의 후처리 훈련에서 데이터 다양성이 중요함에도 불구하고, 기존 텍스트 기반 또는 일반 임베딩 기반 다양성 지표는 태스크 관련 특징을 제대로 포착하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Data Synthesis#LLMs#Feature Space#Sparse Autoencoders#Diversity Metrics#Post-Training#Instruction Tuning#Feature Activation Coverage2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfoSynth: Information-Guided Benchmark Synthesis for LLMs대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 코드 생성 능력 평가를 위한 새롭고 다양한 벤치마크를 효율적으로 생성하는 것이 이 논문의 핵심 목표입니다.#Review#Benchmark Synthesis#LLM Evaluation#Code Generation#Information Theory#Genetic Algorithms#Novelty Metrics#Diversity Metrics2026년 1월 4일댓글 수 로딩 중