멀티모달 LLM 에서 inference scaling 을 통한 답변 정확도 향상

이진욱; 차유진; 김승현; 김하은; 조영욱; 정설영

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저자정보: 이진욱 (경북대학교) 차유진 (경북대학교) 김승현 (경북대학교) 김하은 (경북대학교) 조영욱 (경북대학교) 정설영 (경북대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 633 - 637 (5page)

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Recent advancements in Large Language Model (LLM) have demonstrated remarkable capabilities across numerous domains. Models like GPT-4o have significantly improved complex reasoning abilities through deliberation. Similarly, various inference-time techniques have shown to outperform the zero-shot performance of frontier models in complex reasoning tasks such as coding, mathematics, and planning. However, despite its effectiveness in LLM, the application of these inference scaling techniques to Multimodal models remains rarely explored yet. In this paper, we aim to generate better responses in multimodal models by applying such inference scaling techniques.

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