[논문리뷰] ARC-Encoder: learning compressed text representations for large language models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 긴 컨텍스트 처리로 인한 추론 비용 증가와 컨텍스트 창 제한 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 디코더 모델의 아키텍처를 수정하거나 파인튜닝하지 않고도 컨텍스트를 압축하여 LLM의 일반적인 능력을 유지하면서 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#Context Compression#Large Language Models#Encoder-Decoder Architecture#Text Representation#In-Context Learning#Parameter Efficiency#Retrieval-Augmented Generation2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중