이상근SangKeun Lee
Data Intelligence Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, 데이터 사이언스, 딥러닝, 상식 추론 연구
- 논문
- 35
- 구성원
- 미확인
- 졸업생
- 0
ITML Lab
파운데이션 모델의 표현학습·적응·추론·평가에 관한 이론, 정보이론, 효율적이고 신뢰할 수 있는 머신러닝 연구
논문 주제가 비슷한 연구실
연세대학교 손지용 교수 연구실은 머신러닝 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 24편(T1 14편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 3명, 석사과정 10명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 4명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
6.0 · 58%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 24편
Beyond Uniform Detection: Adaptive Hallucination Detection for RAG Across Response Regimes
J. Park, S. Ryu, J. Sohn, J. Moon
Distributional Alignment as a Criterion for Designing Task Vectors in In-Context Learning
J. Kwon, J. Choi, J. Sohn
Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models
C. Lee, J. Sohn, K. Lee
How to Correctly Report LLM-as-a-Judge Evaluations
C. Lee, T. Zeng, J. Jeong, J. Sohn, K. Lee
Same Concept, Different Directions: Cross-Modal Feature Heterogeneity in Sparse Autoencoders
C. Lee, J. Kwon, K. Min, J. Sohn
A Theoretical Framework for Preventing Class Collapse in Supervised Contrastive Learning
C. Lee, J. Oh, K. Lee, J. Sohn
Aligning Large Language Models for Cognitive Behavioral Therapy: A Proof-of-Concept Study
Y. Kim, C. Choi, S. Cho, J. Sohn, B.-H. Kim
Buffer-based Gradient Projection for Continual Federated Learning
S. Dai, J. Sohn, B. Chen, S. Alam, R. Balakrishnan, S. Banerjee, N. Himayat, K. Lee
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
Data Intelligence Lab
자연어처리, 대규모 언어모델, 데이터 사이언스, 딥러닝, 상식 추론 연구
OSI Lab
기계학습, 통계적 추론
SKI-ML Lab
Natural Language Processing, Machine Learning
Machine Learning Lab
분포 변화에 강건한 딥러닝, 파운데이션 모델의 신뢰성·일반화, 표현학습, 지속학습, 테스트타임 적응 및 모델 평가 연구