Lab명: LLM 기반 논문 번역 및 요약 연구실 (LLM Paper Translation and Summarization Lab) : LPTS Lab 소개: 본 연구실은 최신의 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)을 활용하여 학술 논문의 번역 및 요약 작업을 효과적으로 수행하는 데 집중합니다. 다양한 모델(GPT-4, Llama3, Claude)의 성능 비교를 통해 최적의 모델을 선택하고, 논문 내의 특수 요소(표, 도식, 수식)에 대한 전처리 기법을 개발합니다. 또한, 긴 문맥을 다루는 논문의 번역 및 요약을 위한 전략을 수립하여 번역 품질을 극대화하는 방법을 연구합니다. Lab 계획 1. 모델 성능 비교: GPT-4, Llama3, Claude를 포함한 여러 LLM의 번역 및 요약 성능을 평가. 이를 위해 기존 데이터셋을 활용하고 필요시 새로운 평가 체계를 개발 2. 전처리 기법 개발: 논문에서 흔히 발견되는 표, 도식, 수식 등을 언어 모델이 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 전처리 기법을 개발 3. Chunking 전략: 긴 문장이나 단락을 효과적으로 처리할 수 있는 'Chunking' 전략을 개발. 이는 모델의 메모리 한계를 극복하고, 문맥 이해도를 높여 번역 및 요약의 품질을 향상 4. Long-Context 처리: 긴 문맥을 가진 논문의 번역 및 요약을 위해 특화된 방법을 개발. 복잡하고 긴 문서에 대한 효과적인 번역과 요약 방법을 모색하여 실제 학계에서의 활용도를 높이는 것을 목표로 함. Lab 목표 1. 최적화된 번역 모델 선정: 여러 LLM을 비교 분석하여 가장 효율적인 논문 번역 모델을 선정 2. 전처리 기법 표준화: 학계 논문에 자주 등장하는 특수 요소를 처리하는 표준화된 방법론을 개발 3. 번역 및 요약 품질 개선: 전문적인 번역과 요약을 통해 학계 자료의 접근성을 향상

LLM을 활용한 논문 번역 서비스 프로젝트 상세 활동 계획 및 운영 방법 1. 프로젝트 개요 프로젝트 이름: LLM을 이용한 논문 번역 서비스 운영 일정: 격주 목요일 저녁 8시 시작 2. 기술 연구 및 개발 단계 (첫 3개월) 목표: 번역 품질을 최적화하기 위한 기술 연구 및 개발 수행 2-1: 번역에 필요한 LLM 기술의 선택 2-2: 선택된 LLM 기술을 활용한 번역 프로토타입 개발 2-3: 내부 테스트를 통해 번역 품질 검증 및 개선 3. 학술 논문 준비 단계 (다음 3개월) 목표: 개발된 기술을 활용하여 학술 논문 작성 3-1: 번역 기술을 적용한 논문 작성 3-2: 논문의 내용과 번역 품질 점검 및 수정 3-3: 최종 논문을 학회 또는 저널에 제출 준비 4. 평가 및 수정 매 활동 후 팀 미팅을 통해 진행 상황 평가 및 필요시 수정 방안 논의

1. 프로젝트 기간 동안 적극적으로 참여 가능한 분 2. LLM을 활용한 개발에 대한 경험이 있거나 관심이 있는 분

자기 소개 부탁드립니다. LLM을 활용해 간단한 개발이 경험이 있는 알려주세요. 

LPTS LAB 참여 동기를 알려주세요 

본 랩에서는 1) 논문 번역 서비스 개발 2) 논문 작성 두가지로 관심사에 따라 나누어서 진행될 예정입니다. 어떤 분야에 더 관심을 갖고 계시고, 어떤 결과물을 만들고 싶으신가요?

랩활동을 통해서 기대하는 바에 대해 알려주세요.