[논문리뷰] Multi-LLM Thematic Analysis with Dual Reliability Metrics: Combining Cohen's Kappa and Semantic Similarity for Qualitative Research Validation본 연구는 질적 연구에서 LLM 기반 주제 분석의 신뢰성 문제를 해결하고, 기존의 시간 소모적이며 비용이 많이 드는 인간 코더 기반 방식의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, LLM 출력의 신뢰도를 정량적으로 평가하고 투명하게 검증할 수 있는 다중 관점 검증 프레임워크를 제시하고자 합니다.#Review#Thematic Analysis#Large Language Models#Qualitative Research#Cohen's Kappa#Semantic Similarity#Reliability Metrics#Ensemble Validation#Prompt Engineering2025년 12월 23일댓글 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