[논문리뷰] Dynamic Important Example Mining for Reinforcement Finetuning본 논문은 RFT 과정에서 데이터의 가치를 정적으로 가정하는 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 제안되었습니다.#Review#Reinforcement Fine-Tuning#Dynamic Data Selection#Gradient Alignment#Policy Optimization#Curriculum Learning2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[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