[논문리뷰] GAPrune: Gradient-Alignment Pruning for Domain-Aware Embeddings본 연구는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 임베딩 모델의 배포 문제를 해결하기 위해, 기존 가지치기(pruning) 방법론이 일반적인 의미론적 표현과 도메인 특화 패턴을 구분하지 못하여 발생하는 비최적화된 가지치기 결정 의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Model Pruning#Domain Adaptation#Embedding Models#Gradient Alignment#Fisher Information#Model Compression#LLMs2025년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Better Together: Leveraging Unpaired Multimodal Data for Stronger Unimodal Models본 논문은 기존 멀티모달 학습이 paired datasets 에 크게 의존하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Unpaired Multimodal Learning#Unimodal Representation#Weight Sharing#Cross-modal Transfer#Fisher Information#Self-supervised Learning#Multimodal Neurons#Data Efficiency2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중