Summary
구조적 데이터(테이블, 데이터베이스) 추론을 위한 범용 프레임워크. LLM이 정형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있도록 중간 표현(Intermediate Representation)을 활용하는 기술.
구조적 데이터(테이블, 데이터베이스) 추론을 위한 범용 프레임워크. LLM이 정형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있도록 중간 표현(Intermediate Representation)을 활용하는 기술.
핵심 기여:
- 정형 데이터 처리의 LLM 능력 향상
- Zero-shot 추론 가능
- 시각적 편집 인터페이스 제공
특징:
- “Read First, Think Later” 전략
- 노드 기반 아키텍처
- 범용 프레임워크
관련 개념: Structured-Data, Zero-shot-Learning, Intermediate-Representation 채널: AI인터시스브랜드 영상: Video 25