저희 팀은 언어 모델(LLM)을 대상으로, Sparse Autoencoder(SAE)를 활용하여 MBTI 및 Big Five 기반의 성격 Feature를 연속적 공간에서 컨트롤 하는 연구를 진행합니다. 본 연구를 통해 LLM의 성격을 미세하게 조정할 수 있는 방법론을 제시하고자 하며, LLM 내부 활성화 패턴 분석을 통해 AI의 성격 특성을 보다 정교하게 이해하고자 합니다. # 모집 분야 - 데이터 수집 및 전처리 - 모델 설계 및 구현 - 실험 및 평가 # 자격 요건 - AI, 자연어 처리, 머신러닝 분야에 대한 깊은 관심과 열정을 보유한 분 - Python 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 사용 경험 우대 - 관련 학위 소지자 또는 이에 준하는 연구 경험 보유자 - 계획서 검토 > 수정 > 개설 승인 (1-2주 이내) - 랩원 모집 및 선발 (2-3주) - 첫 모임 진행 (모두의연구소 오리엔테이션 포함) - 연구 진행 및 결과 공유

매주 토요일 4시에 온라인 모임을 통해 작업 내용을 공유하고 향후 연구 방향을 논의합니다.

1주차 - 오리엔테이션 및 현재 진행상황 공유

2~4주차 - 기반 사전지식 공유

4~12주차 - 데이터 전처리 및 SAE 학습 진행

12~16주차 - 코드와 데이터셋 정리 및 공개

- AI, 자연어 처리, 머신러닝 분야에 대한 깊은 관심과 열정을 보유한 분 - Python 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 사용 경험 우대 - 관련 학위 소지자 또는 이에 준하는 연구 경험 보유자

LLM 관련 연구를 진행한 이력이 있다면 적어주세요