[논문리뷰] Clark Hash: Stateless Sparse Johnson-Lindenstrauss Quantization for Neural Embeddings본 논문은 대규모 신경망 임베딩(neural embeddings)을 저장할 때 발생하는 과도한 메모리 및 스토리지 비용 문제를 해결하기 위해 Clark Hash를 제안합니다.#Review#Neural Embeddings#Johnson-Lindenstrauss#Quantization#Sparse Projection#Stateless Codec#Dimensionality Reduction2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Extracting alignment data in open models본 논문은 오픈 모델에서 정렬(alignment) 훈련 데이터 를 효과적으로 추출하는 가능성을 탐구하고, 기존 문자열 매칭 기반의 메모리 추출 방식이 갖는 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Alignment Data Extraction#Large Language Models#Memorization#Neural Embeddings#Semantic Similarity#Chat Templates#Model Distillation#Reinforcement Learning#Supervised Finetuning2025년 10월 22일댓글 수 로딩 중