diff --git a/README.md b/README.md
index 53e9510f..f5d7691c 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -29,6 +29,8 @@
 #### [TAROT: Task-Oriented Authorship Obfuscation Using Policy Optimization Methods](summaries/2407.21630.md)
 #### [Data Contamination Report from the 2024 CONDA Shared Task](summaries/2407.21530.md)
 #### [Fine-gained Zero-shot Video Sampling](summaries/2407.21475.md)
+#### [Cost-Effective Hallucination Detection for LLMs](summaries/2407.21424.md)
+#### [Enhancing Semantic Similarity Understanding in Arabic NLP with Nested Embedding Learning](summaries/2407.21139.md)
 #### [Apple Intelligence Foundation Language Models](summaries/2407.21075.md)
 #### [ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning](summaries/2407.21018.md)
 #### [Matting by Generation](summaries/2407.21017.md)
@@ -43,11 +45,15 @@
 #### [MindSearch: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher](summaries/2407.20183.md)
 #### [Theia: Distilling Diverse Vision Foundation Models for Robot Learning](summaries/2407.20179.md)
 #### [Diffusion Feedback Helps CLIP See Better](summaries/2407.20171.md)
+#### [rLLM: Relational Table Learning with LLMs](summaries/2407.20157.md)
+#### [ByteCheckpoint: A Unified Checkpointing System for LLM Development](summaries/2407.20143.md)
 #### [ImagiNet: A Multi-Content Dataset for Generalizable Synthetic Image Detection via Contrastive Learning](summaries/2407.20020.md)
 #### [Mixture of Nested Experts: Adaptive Processing of Visual Tokens](summaries/2407.19985.md)
 #### [FreeLong: Training-Free Long Video Generation with SpectralBlend Temporal Attention](summaries/2407.19918.md)
 #### [Sentiment Analysis of Lithuanian Online Reviews Using Large Language Models](summaries/2407.19914.md)
 #### [ATHAR: A High-Quality and Diverse Dataset for Classical Arabic to English Translation](summaries/2407.19835.md)
+#### [ML-Mamba: Efficient Multi-Modal Large Language Model Utilizing Mamba-2](summaries/2407.19832.md)
+#### [Concise Thoughts: Impact of Output Length on LLM Reasoning and Cost](summaries/2407.19825.md)
 #### [VolDoGer: LLM-assisted Datasets for Domain Generalization in Vision-Language Tasks](summaries/2407.19795.md)
 #### [SeaLLMs 3: Open Foundation and Chat Multilingual Large Language Models for Southeast Asian Languages](summaries/2407.19672.md)
 #### [Meta-Rewarding Language Models: Self-Improving Alignment with LLM-as-a-Meta-Judge](summaries/2407.19594.md)
@@ -55,6 +61,7 @@
 #### [SaulLM-54B & SaulLM-141B: Scaling Up Domain Adaptation for the Legal Domain](summaries/2407.19584.md)
 #### [Cycle3D: High-quality and Consistent Image-to-3D Generation via Generation-Reconstruction Cycle](summaries/2407.19548.md)
 #### [Visual Riddles: a Commonsense and World Knowledge Challenge for Large Vision and Language Models](summaries/2407.19474.md)
+#### [A Generic Review of Integrating Artificial Intelligence in Cognitive Behavioral Therapy](summaries/2407.19422.md)
 #### [Integrating Large Language Models into a Tri-Modal Architecture for Automated Depression Classification](summaries/2407.19340.md)
 #### [MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains](summaries/2407.18961.md)
 #### [WalkTheDog: Cross-Morphology Motion Alignment via Phase Manifolds](summaries/2407.18946.md)
@@ -70,6 +77,7 @@
 #### [Dallah: A Dialect-Aware Multimodal Large Language Model for Arabic](summaries/2407.18129.md)
 #### [Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache](summaries/2407.18121.md)
 #### [LKCell: Efficient Cell Nuclei Instance Segmentation with Large Convolution Kernels](summaries/2407.18054.md)
+#### [Keep the Cost Down: A Review on Methods to Optimize LLM' s KV-Cache Consumption](summaries/2407.18003.md)
 #### [BetterDepth: Plug-and-Play Diffusion Refiner for Zero-Shot Monocular Depth Estimation](summaries/2407.17952.md)
 #### [Very Large-Scale Multi-Agent Simulation in AgentScope](summaries/2407.17789.md)
 #### [Text-Driven Neural Collaborative Filtering Model for Paper Source Tracing](summaries/2407.17722.md)
@@ -93,6 +101,7 @@
 #### [MovieDreamer: Hierarchical Generation for Coherent Long Visual Sequence](summaries/2407.16655.md)
 #### [Course-Correction: Safety Alignment Using Synthetic Preferences](summaries/2407.16637.md)
 #### [Data Mixture Inference: What do BPE Tokenizers Reveal about their Training Data?](summaries/2407.16607.md)
+#### [Enhancing LLM's Cognition via Structurization](summaries/2407.16434.md)
 #### [Cross Anything: General Quadruped Robot Navigation through Complex Terrains](summaries/2407.16412.md)
 #### [PrimeGuard: Safe and Helpful LLMs through Tuning-Free Routing](summaries/2407.16318.md)
 #### [MOMAland: A Set of Benchmarks for Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning](summaries/2407.16312.md)
@@ -113,6 +122,7 @@
 #### [SIGMA: Sinkhorn-Guided Masked Video Modeling](summaries/2407.15447.md)
 #### [Local All-Pair Correspondence for Point Tracking](summaries/2407.15420.md)
 #### [MAVEN-Fact: A Large-scale Event Factuality Detection Dataset](summaries/2407.15352.md)
+#### [LLMExplainer: Large Language Model based Bayesian Inference for Graph Explanation Generation](summaries/2407.15351.md)
 #### [ThermalNeRF: Thermal Radiance Fields](summaries/2407.15337.md)
 #### [VideoGameBunny: Towards vision assistants for video games](summaries/2407.15295.md)
 #### [MIBench: Evaluating Multimodal Large Language Models over Multiple Images](summaries/2407.15272.md)
@@ -187,6 +197,7 @@
 #### [Click-Gaussian: Interactive Segmentation to Any 3D Gaussians](summaries/2407.11793.md)
 #### [Data-Juicer Sandbox: A Comprehensive Suite for Multimodal Data-Model Co-development](summaries/2407.11784.md)
 #### [VLMEvalKit: An Open-Source Toolkit for Evaluating Large Multi-Modality Models](summaries/2407.11691.md)
+#### [CCoE: A Compact LLM with Collaboration of Experts](summaries/2407.11686.md)
 #### [Scaling Diffusion Transformers to 16 Billion Parameters](summaries/2407.11633.md)
 #### [FIRE: A Dataset for Feedback Integration and Refinement Evaluation of Multimodal Models](summaries/2407.11522.md)
 #### [Animate3D: Animating Any 3D Model with Multi-view Video Diffusion](summaries/2407.11398.md)
@@ -1304,6 +1315,7 @@
 #### [Tied-Lora: Enhancing parameter efficiency of LoRA with weight tying](summaries/2311.09578.md)
 #### [PLUG: Leveraging Pivot Language in Cross-Lingual Instruction Tuning](summaries/2311.08711.md)
 #### [Transfer Learning for Structured Pruning under Limited Task Data](summaries/2311.06382.md)
+#### [Prompt Sketching for Large Language Models](summaries/2311.04954.md)
 #### [S-LoRA: Serving Thousands of Concurrent LoRA Adapters](summaries/2311.03285.md)
 #### [Server-side Rescoring of Spoken Entity-centric Knowledge Queries for Virtual Assistants](summaries/2311.01398.md)
 #### [FlashDecoding++: Faster Large Langauge Model Inference on GPUs](summaries/2311.01282.md)
diff --git a/summaries/2311.04954.md b/summaries/2311.04954.md
new file mode 100644
index 00000000..51a5eeae
--- /dev/null
+++ b/summaries/2311.04954.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+# Prompt Sketching for Large Language Models
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2311.04954.pdf](https://arxiv.org/pdf/2311.04954.pdf)
+
+### 1. 섹션별 주요 내용 요약
+
+#### 소개 (Introduction)
+이 논문에서는 대형 언어 모델(LLM)을 여러 번 연속으로 질의하여 중간 결과를 도출하고 최종 답변을 생성하는 최근 프롬프트 전략을 다룹니다. 하지만 이러한 방법은 디코더와 모델이 후속 프롬프트를 예측하지 못하여 중간 응답이 분절되고 불필요하게 길어지는 문제를 초래합니다. 이를 해결하기 위해 프롬프트 스케치라는 새로운 프롬프트 방식을 제안합니다. LLM이 프롬프트를 완성하는 것뿐만 아니라 템플릿에서 여러 변수를 예측하도록 하여 더 나은 결과를 도출하는 방식입니다. 실험을 통해 프롬프트 스케칭이 직접 질의나 체인 오브 생각(Chain-of-Thought)보다 8개의 LLM 벤치마크 테스트 중 7개에서 더 나은 성능을 보여준다고 밝혔습니다.
+
+#### 배경 (Background)
+이 섹션에서는 프롬프트와 디코딩에 대한 배경지식을 설명합니다. 대부분의 최신 언어 모델은 왼쪽에서 오른쪽으로만 작동하며, 입력 시퀀스와 이전에 예측된 토큰을 기반으로 다음 토큰의 확률 분포를 예측합니다. 이를 해결하기 위해 다양한 디코딩 전략이 도입되었습니다.
+
+#### 연구 방법론 (Methodology)
+프롬프트 스케칭을 통해 LLM의 디코딩 절차를 템플릿을 통해 여러 변수로 분할하여 최적화된 템플릿 가능성을 찾습니다. 이 접근법은 기존의 매우 긴 질의 응답 방식보다 효율적입니다. 알려진 템플릿을 사용하여 LLM의 응답을 제어할 수 있습니다. 이 섹션에서는 템플릿 예측과 여러 변수에 대한 스코어를 제공하고 이를 통해 정확한 예측을 위한 디코딩 전략을 소개합니다.
+
+#### 실험 (Experiments)
+실험에서는 프롬프트 스케칭이 다양한 LLM 추론 과제에서 성능을 향상시키는지 평가합니다. 다양한 벤치마크 테스트를 통해 기존의 비-템플릿, 순차적 추론 방식과 비교합니다. 또한 프롬프트 스케칭을 통해 새로운 애플리케이션을 실험합니다. 결과적으로 프롬프트 스케칭이 기존 방식보다 최대 10%의 성능 향상을 보여줍니다.
+
+#### 결과 및 토론 (Results and Discussion)
+프롬프트 스케칭은 기존의 체인 오브 생각보다 일관된 추론 구조를 제공하여 더 나은 성능을 보입니다. 특히, 작은 규모의 모델에서 더 큰 효과를 나타냈습니다. 디코더를 결합하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있으며, 새로운 애플리케이션에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 스도쿠 풀기나 인터랙티브 환경에서도 성능이 향상되었습니다.
+
+#### 결론 (Conclusion)
+프롬프트 스케칭을 통해 답변뿐만 아니라 여러 변수를 함께 예측하는 새로운 프롬프트 방식을 제시했습니다. 이는 기존의 순차적 질의 응답 방식보다 더 일관된 추론 구조를 제공하여 최대 10%의 성능 향상을 보였습니다. 앞으로 프롬프트 스케칭을 활용한 새로운 응용 프로그램을 통해 더 많은 연구가 이루어질 것입니다.
+
+### 2. 전체 요약
+이 논문은 LLM의 효율적이고 일관된 응답 생성을 위해 프롬프트 스케칭 기법을 제안했습니다. 기존 방식이 각 질의마다 분절되고 길어진 반면, 프롬프트 스케칭은 템플릿을 통해 여러 변수를 예측하여 일관성을 유지합니다. 이는 벤치마크 테스트에서 최대 10% 향상된 성능을 보여줬으며, 스도쿠 같은 복잡한 문제와 인터랙티브 환경에서도 성능을 향상시켰습니다. 프롬프트 스케칭은 작은 모델에서도 큰 효과를 보이며, 다양한 응용 프로그램을 통해 더 많은 연구와 발전이 기대됩니다.
+
+이 요약서를 바탕으로 프레젠테이션을 만드는 데 도움이 될 것입니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 말씀해 주세요!
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2407.11686.md b/summaries/2407.11686.md
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index 00000000..d208269d
--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.11686.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+# CCoE: A Compact LLM with Collaboration of Experts
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.11686.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.11686.pdf)
+
+### 1. 각 섹션별 중요한 내용 요약
+
+#### Introduction
+이 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)이 다양한 도메인 작업에서 큰 발전을 이루었음을 설명합니다. 그러나 기존의 LLM이 전문 분야의 지식을 포함하지 못하거나 수학적 추론, 코드 생성과 같은 작업에서 성과가 낮다는 한계가 있다는 점을 지적합니다. 이를 개선하기 위한 방법으로 전문가 레이어를 추가하여 모델 성능을 향상시키는 연구를 제안합니다.
+
+#### Main Contribution
+CCoE (Collaboration of Experts) 프레임워크는 여러 전문 레이어를 하나의 LLM에 결합하여 모든 도메인에서 성능을 향상시키는 방법을 제안합니다. 이 프레임워크는 여러 전문 레이어를 추가하여 모델의 성능을 개선하고, 각 쿼리에 따라 필요한 레이어만 활성화하기 때문에 리소스 활용 면에서도 효율적입니다. 또한, 전문가 레이어의 지속적인 학습과 새로운 전문가 추가를 통해 모델 성능을 유지하며 확장성도 뛰어나다는 장점이 있습니다.
+
+#### Innovative Part
+- 기존의 여러 LLM을 결합하는 연구 방향에서 더 나아가, CCoE는 하나의 LLM에 여러 전문가를 결합하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
+- CCoE는 각 쿼리에 필요한 레이어만 활성화하여 리소스 낭비를 최소화합니다.
+- 이 프레임워크는 계속되는 트레이닝 및 전문가 레이어 추가를 간편하게 지원하여 모델의 전반적인 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다.
+
+#### Experiments and Results
+CCoE 프레임워크는 수학, 코드, 법률, 의료, Text-to-SQL 등의 도메인에서 기존의 기본 모델 대비 약 10-20%의 성능 향상을 이루었습니다. 이는 적은 트레이닝 시간과 자원으로 이루어졌습니다. 실험 결과, CCoE는 모델의 총체적 성능을 향상시키는 동시에 확장성과 인터프리터빌리티를 유지할 수 있음을 입증하였습니다.
+
+### 2. 전체 요약
+
+이 논문은 CCoE (Collaboration of Experts) 프레임워크를 제안하며, 이는 여러 전문 레이어를 각기 다른 도메인 작업에 최적화된 언어 모델로 결합하여 전체 성능을 향상시키는 방법입니다. 이 프레임워크는 수학, 코드 생성, 의료 등 다양한 분야에서 기존 모델에 비해 성능이 크게 향상되었음을 증명합니다. CCoE 프레임워크는 초기 도입에 적은 자원으로도 큰 성능 향상을 이루며, 지속적인 학습과 전문가 추가가 용이하여 실용성이 높습니다. 이 논문은 LLM의 한계를 극복하고 다양한 도메인에서 활용될 수 있는 보다 효율적인 방법을 제시합니다.
+
+---
+
+위 요약은 발표 자료를 만들기 위한 기반으로 사용할 수 있습니다. 각 섹션의 내용을 기반으로 슬라이드를 구성하고, 핵심 내용을 강조하여 발표 자료를 준비할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2407.15351.md b/summaries/2407.15351.md
new file mode 100644
index 00000000..55898540
--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.15351.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+# LLMExplainer: Large Language Model based Bayesian Inference for Graph Explanation Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.15351.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.15351.pdf)
+
+### 섹션별 요약 및 주요 기여 정리
+
+#### 1. 서론
+이 논문은 그래프 뉴럴 네트워크(GNN)의 해석 가능성을 높이기 위해 신뢰성과 설명력, 프라이버시 보호를 다루는 새로운 프레임워크를 제시합니다. Principal 기여는 여러 가지 문제를 해결하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 설명의 신뢰성을 높이는 것입니다. 이 논문은 GNN의 해석력에 대한 학습 편향 문제를 처음으로 탐구하고, 이를 해결할 방법으로 LLM을 Bayesian 추론 모듈에 통합하는 혁신적인 접근법을 제시합니다.
+
+#### 2. 관련 연구
+GNN과 관련해 다양한 해석 방법이 제안되었으며, 이 연구는 이러한 기존 방법들을 LLM을 통합하여 성능을 개선하고 해석력을 높이는 방향으로 확장합니다. LLM 기반의 Bayesian 추론을 통해 기존의 GNN 해석 모델의 문제점을 보완하는 방법을 탐구합니다.
+
+#### 3. 사전 준비
+논문에서 사용되는 주요 표기법과 문제 정의를 포함합니다. 그래프의 노드, 엣지 및 특징 행렬에 대한 정의와 그래프 분류 및 회귀 작업에 대해 설명합니다. 이 섹션은 논문의 후속 섹션을 이해하기 위한 기초적인 내용을 다룹니다.
+
+#### 4. 방법론
+Bayesian Variational Inference를 사용한 GNN 설명 생성기를 제안합니다. 이 방법론은 GNN 모델에 LLM을 통합하여 학습 편향 문제를 완화하고, 설명 성능을 높이며, 최적화 과정에서 빠른 수렴을 보장합니다. 주요 기여는 Bayesian 추론을 이용한 새로운 설명 생성기 프레임워크를 제시하고 이로써 기존 해석 모델들의 편향 문제를 해결합니다.
+
+#### 5. 실험
+다양한 데이터 세트를 사용한 실험을 통해 제안된 모델의 성능을 평가합니다. 정량적 평가와 정성적 평가를 수행하여 모델이 기존 모델보다 우수한 성능을 보임을 입증합니다. 또한, 실험 연구를 통해 제안된 모델의 효용성을 다양한 측면에서 검증합니다.
+
+#### 6. 결론
+이 연구는 GNN 설명 문제에서 학습 편향을 완화하여 모델 해석력을 높이는 새로운 프레임워크를 제안합니다. Bayesian 추론과 LLM의 통합을 통해 우수한 성과를 보였으며 학습 편향 문제를 효과적으로 해결합니다. 이는 GNN 해석 가능성 연구에 중요한 기여를 제공합니다.
+
+### 전체 요약
+이 논문은 그래프 뉴럴 네트워크(GNN)의 해석 능력을 높이기 위해 Bayesian 추론을 이용한 설명 생성기(L′MExplainer)를 제안합니다. 이 프레임워크는 LLM(대형 언어 모델)을 통합하여 GNN의 해석 가능성을 향상시키고 학습 편향 문제를 해결합니다. 주요 기여는 GNN 해석 과정에서의 신뢰성과 설명 성능을 높이는 새로운 방법을 제안한 것입니다. 다양한 실험을 통해 제안된 모델이 기존의 모델보다 월등히 우수한 성능을 보임을 입증하였으며, 이는 GNN 해석 가능성 연구 분야에 큰 혁신을 가져옵니다.
+
+이 요약과 각 섹션의 요약을 사용하여 발표 자료를 준비할 수 있을 것입니다. 필요한 경우 각 섹션의 주요 내용을 더 세부적으로 분석하고 설명하는 부분을 추가하면 좋습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2407.16434.md b/summaries/2407.16434.md
new file mode 100644
index 00000000..49b79b1f
--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.16434.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# Enhancing LLM's Cognition via Structurization
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.16434.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.16434.pdf)
+
+### 요약 (Summary)
+
+이번 보고서는 대형 언어 모델(LLM)의 인지 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식인 "구조화(context structurization)" 개념을 제안하고 있습니다. 본 연구는 구조화가 다양한 NLP 태스크에서 LLM의 성능을 크게 개선할 수 있음을 실험적으로 증명합니다. 각 섹션의 주요 내용을 요약한 후, 전체적인 요약을 제공하겠습니다.
+
+## 주요 내용 요약
+
+### 1. 서론 (Introduction)
+대형 언어 모델(LLM)은 뛰어난 언어 능력을 가지고 있지만, 복잡하고 장기적인 문맥을 처리하는 데 있어 인간 수준의 지능에 도달하지 못하고 있습니다. 기존의 방법은 모델 크기를 늘리는 것이었지만 이는 자원 소모가 큽니다. 본 연구에서는 모델 자체를 변경하지 않고, 문맥의 구조화를 통해 인지 능력을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
+
+### 2. 관련 연구 (Related Work)
+LLM의 능력 향상에 관한 여러 연구가 진행되어 왔지만, 본 연구는 기존의 요약 방법론과는 달리 사전 정의된 질문이나 요약 리스트를 요구하지 않고 문맥 구조화를 수행합니다. 이를 통해 일반 텍스트를 구조화된 입력으로 변환하여 LLM이 문맥을 보다 쉽게 이해할 수 있게 합니다.
+
+### 3. 구조화 방법론 (Methodology)
+본 연구에서 제안하는 구조화 방법론은 세 가지 레이어로 구성됩니다: 
+1. 주제(Scope)
+2. 측면(Aspect)
+3. 설명(Description)
+이를 통해 입력 텍스트를 체계적으로 정리하여 LLM이 문맥의 주요 정보를 구조화된 방식으로 파악할 수 있게 합니다.
+
+### 4. 실험 결과 (Experimental Results)
+구조화 방법론을 다양한 LLM과 NLP 태스크에 적용한 결과, 모델의 성능이 일관되게 향상되었습니다. 예를 들어, LLaMA2-70B 모델은 구조화를 통해 GPT-3.5-Turbo 수준의 성능을 나타냈습니다. 또한, 구조화 능력을 소형 모델인 StruXGPT-7B로 증류(distilling)하여 실용적인 성능을 입증했습니다.
+
+### 5. 결론 및 논의 (Conclusion and Discussion)
+본 연구는 문맥 구조화를 통해 LLM의 인지 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 또한, 구조화된 입력을 통해 모델의 성능을 높일 수 있는 실용적인 방법을 제시하였습니다. 향후에는 구조화 방법론을 더욱 개선하여 모델의 트레이닝 과정에도 적용할 계획입니다.
+
+## 전체 요약 (Overall Summary)
+이번 연구는 대형 언어 모델의 인지 능력을 향상시키기 위해 '구조화'라는 새로운 접근 방식을 도입하였습니다. 이 방법론은 텍스트를 체계적으로 정리하여 모델이 문맥을 보다 쉽게 이해할 수 있게 합니다. 실험 결과, 다양한 NLP 태스크에서 모델의 성능이 일관되게 향상되었으며, 특히 소형 모델인 StruXGPT-7B로도 매우 효율적인 성능을 얻을 수 있었습니다. 이러한 연구 결과는 LLM의 실용성과 효율성을 높이는 데 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 구조화 방법론을 더욱 발전시켜 모델 트레이닝 과정에서도 활용할 계획입니다.
+
+이 요약이 프레젠테이션 자료를 만드는 데 도움이 되길 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2407.18003.md b/summaries/2407.18003.md
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index 00000000..e6fcccbb
--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.18003.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# Keep the Cost Down: A Review on Methods to Optimize LLM' s KV-Cache Consumption
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.18003.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.18003.pdf)
+
+### 1. 논문의 각 섹션별 요약 및 주요 기여 내용 (한국어)
+
+#### 서론
+서론에서는 AI와 머신러닝의 기본 개념 및 이점에 대해 개괄적으로 설명하고, 논문의 목적과 연구 동기를 밝히고 있습니다. 특히, 본 논문에서는 대형 언어 모델(LLM)의 맥락(문맥) 처리 능력을 획기적으로 향상시키는 방법을 제시합니다.
+
+#### 문헌 검토
+이 섹션에서는 기존 연구들을 검토하며, 대형 언어 모델이 대규모 문맥을 처리하는 데 있어서 발생하는 문제점들을 분석합니다. 그동안의 연구는 주로 자원 관리와 효율성 향상에 초점을 맞추어왔으며, 이에 기반해 본 논문의 연구 방향을 설정합니다.
+
+#### 방법론
+본 논문에서는 주어진 자원 내에서 근접 무한 문맥을 처리할 수 있는 InfLLM 방법론을 제안합니다. 이 방법은 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA) 메커니즘을 기반으로 하며, 추가 학습 없이도 모델이 거의 무한에 가까운 문맥을 처리할 수 있게 만듭니다. KV-Cache를 CPU 메모리에 부분적으로 저장하고 필요한 경우 이를 활성화하는 접근 방식을 사용합니다.
+
+#### 결과
+실험 결과, 제안된 InfLLM 방법이 기존 방법들에 비해 메모리 효율성을 높이고, 긴 문맥을 처리하는 데 있어서 성능이 향상됨을 보였습니다. 특히, 다수의 데이터셋에서 제안된 방법의 우수성이 입증되었습니다.
+
+#### 토론
+이 섹션에서는 실험 결과를 바탕으로 제안된 방법의 강점과 한계를 논의합니다. 또한, 본 연구가 미래의 AI와 머신러닝 연구에 미칠 영향에 대해서도 설명합니다. 특히, InfLLM의 활용 가능성과 그 확장성에 대해 집중적으로 다룹니다.
+
+#### 결론
+결론에서는 논문의 주요 기여 점을 재요약하고, 향후 연구 방향에 대해 제안합니다. InfLLM의 혁신적인 기법이 LLM의 문맥 이해 능력을 극대화하며, 절전 모드에서도 우수한 성능을 발휘함을 강조합니다.
+
+### 2. 종합 요약 (한국어)
+
+본 논문은 AI와 머신러닝을 활용한 대형 언어 모델(LLM)의 문맥 처리 능력을 혁신적으로 향상시키기 위한 연구입니다. 저자들은 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA) 메커니즘을 기반으로 한 InfLLM 방법론을 제안하여, 모델이 추가 학습 없이 거의 무한에 가까운 문맥을 처리할 수 있게 합니다. 이는 대량의 메모리를 효율적으로 관리하여 메모리 사용량을 최소화하면서도 성능을 최적화하는 접근 방식을 채택했습니다.
+
+실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법들보다 메모리 효율성과 성능 면에서 우수함을 입증하였으며, 다양한 데이터셋에서 그 탁월한 성능이 확인되었습니다. 본 연구는 대형 언어 모델의 문맥 처리 한계를 극복하고, AI와 머신러닝 분야에서 중요한 기여를 한 것으로 평가됩니다. 앞으로의 연구에서는 이 방법의 확장성과 실용적인 활용 방안에 대한 추가적인 탐구가 필요합니다.
+
+---
+
+이 요약을 통해 발표 자료를 만드실 수 있습니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요!
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.19422.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+# A Generic Review of Integrating Artificial Intelligence in Cognitive Behavioral Therapy
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.19422.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.19422.pdf)
+
+## 논문 요약
+
+### 섹션별 요약 및 주요 기여점과 혁신 요소
+
+1. **소개 (Introduction)**
+   - 정신 건강 문제의 증가와 COVID-19으로 인한 심리적 스트레스로 인해 효과적이고 접근 가능한 정신 건강 개입이 필요함.
+   - 인지 행동 치료(CBT)가 널리 인정받는 심리적 개입 방법으로, 특히 우울증과 불안 치료에 효과적임. 하지만 전통적인 CBT는 자원 제한과 접근성 문제로 인해 실생활에서 장벽을 겪음.
+   - 컴퓨터 기반 CBT와 인터넷 기반 CBT가 개발되었지만, 인터랙티브성이 부족하고 높은 이탈률 등의 문제가 있음.
+   - 기술 발전으로 인해 AI와 LLM 모델이 CBT의 디지털 전환을 지원하며, 이를 통해 보다 접근 가능하고 효율적인 개인맞춤형 치료가 가능하다는 점이 강조됨.
+
+2. **CBT의 AI 통합 단계 (Integration of AI in CBT)**
+   - **사전 치료 단계 (Pre-treatment Stage)**
+     - AI를 활용한 정신 건강 평가: 질병 진단, 증상 심각도 평가, 인지 왜곡 파악, 감정 분석 등이 가능함.
+     - 예측 모델을 통해 치료 효율성을 높이고, 개인별 맞춤형 치료 계획 수립에 도움을 줌.
+   - **치료 과정 (Therapeutic Process)**
+     - 인지 재구조화, 행동 활성화, 노출 요법 등 다양한 CBT 전략에 AI 기술을 도입해 효과성을 높임.
+     - AI 기반 챗봇과 웨어러블 디바이스를 통해 실시간 모니터링과 피드백이 가능함.
+     - 최신 언어 모델을 이용해 치료 결과를 예측하고, 이를 통해 보다 개인화된 치료 계획 수립이 가능해짐.
+   - **치료 후 단계 (Post-treatment Stage)**
+     - AI를 이용한 장기 치료 효과 및 재발 예측: 개인별 장기적 치료 반응과 재발 위험을 예측해 지속적인 관리와 예방이 가능함.
+     - 다양한 데이터 소스를 활용해 보다 정확한 예측 모델을 개발하고, 이를 통해 치료의 내구성을 높임.
+
+3. **데이터 세트 (Datasets)**
+   - AI와 CBT의 교차 영역에서 연구를 추진하기 위한 기초 자료 제공.
+   - 인지 왜곡 파악, 인지 재구조화, CBT 대화 분석 등 다양한 CBT 관련 작업을 위한 데이터 세트 요약.
+   
+4. **결론 (Conclusion)**
+   - AI는 CBT의 효과와 효용성을 향상시키기 위한 잠재력을 가지고 있음.
+   - AI 기술을 통해 진단의 정확성과 효율성을 높이고, 개인 맞춤형 심리 개입과 지원을 제공함.
+   - AI 기반의 심리 상담 지원 시스템이 개발되어, 전통적인 심리 건강 서비스의 경계를 확장하고, 전 세계적으로 접근성과 유용성을 개선함.
+   - 그러나 데이터 보안, 윤리적 문제, 모델 설명 가능성 등의 도전 과제가 있으며, AI는 인간 중심의 정신 건강 관리에 보조 도구로 활용되어야 함.
+
+### 전체 요약
+이 논문은 인공지능(AI)이 인지 행동 치료(CBT)에 통합되어 심리 개입의 접근성과 효율성을 어떻게 높일 수 있는지를 다양한 각도에서 조사하고 있다. CBT는 정신 건강 문제, 특히 우울증과 불안 치료에 널리 사용되는 심리적 개입 방법으로, 전통적인 방법은 자원 제한과 접근성 문제로 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 AI와 대형 언어 모델(LLM)의 도입이 주목받고 있다.
+
+논문은 총 3단계의 CBT 통합 과정을 설명한다. 첫 번째 단계인 사전 치료 단계에서는 AI를 활용해 질병 진단과 증상 평가, 인지 왜곡 파악, 감정 분석 등을 통해 개인 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있다. 두 번째 단계인 치료 과정에서는 인지 재구조화, 행동 활성화 등 다양한 CBT 전략에 AI 기술을 도입해 실시간 모니터링과 피드백을 제공하며, 언어 모델을 통해 치료 결과를 예측하고 효과를 높이는 방법을 제안한다. 세 번째 단계인 치료 후 단계에서는 AI를 이용해 장기적인 치료 반응과 재발 위험을 예측해 지속적인 관리와 예방이 가능하게 한다.
+
+본 논문은 또한 AI와 CBT의 교차 영역에서 연구를 추진하기 위한 데이터 세트를 제공하며, 이를 통해 개인 맞춤형 치료의 효과성을 높이는 데 기여하고자 한다. 그러나 데이터 보안, 윤리적 문제, 모델 설명 가능성 등의 도전 과제를 해결해야 하며, AI는 인간 중심의 정신 건강 관리를 보완하는 도구로 사용되어야 함을 강조한다. AI의 도움으로 보다 접근 가능하고 개인화된 정신 건강 개입의 새로운 시대를 열어갈 수 있을 것이다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.19825.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+# Concise Thoughts: Impact of Output Length on LLM Reasoning and Cost
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.19825.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.19825.pdf)
+
+### 섹션 요약
+
+---
+
+#### 1. Introduction
+
+이 논문은 최근의 대규모 언어 모델(LLMs)이 복잡한 질문-응답 작업을 실행하는 능력을 탐구합니다. LLMs의 성능을 향상시키기 위해 체인 오브 띵크(Chain-of-Thought, CoT) 방식을 사용하지만, 이 방법은 응답 시간이 길어지는 문제를 유발합니다. 이에 대한 해결책으로 출력 길이를 제한하는 새로운 프롬프트 엔지니어링 전략인 Constrained Chain-of-Thought (CCoT)를 제안합니다.
+
+---
+
+#### 2. Related Work
+
+최근 연구들은 주로 LLMs의 정확성 향상에 초점을 맞춰왔습니다. 그러나 모델이 크기 및 반응 시간 문제를 유발할 수 있으며, 이는 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칩니다. 따라서 이 논문은 출력의 간결성과 정확성을 평가하는 새로운 지표를 제안합니다.
+
+---
+
+#### 3. Motivational Considerations
+
+LLM의 출력 생성 시간은 다양한 요인에 의해 좌우됩니다. 모델 구조, 전처리 및 후처리 단계, 답변 디코딩 과정 등이 이에 해당합니다. 특히 프롬프트 엔지니어링 접근 방식을 사용할 때 이러한 시간이 어떻게 변하는지 이해하기 위해, 새로운 출력 간결성 평가 지표를 개발하게 되었습니다.
+
+---
+
+#### 4. Concept of Constrained Chain-of-Thought
+
+새로운 CCoT 접근 방식은 모델이 출력 길이를 관리할 수 있도록 프롬프트를 더욱 정밀하게 조정합니다. 이를 통해 모델이 더 짧고 효율적인 응답을 생성하는 한편, 출력 길이가 제어되는지를 확인할 수 있습니다.
+
+---
+
+#### 5. Experimentation Setup
+
+다양한 크기의 사전 학습된 LLM들(예: Falcon-7b, Llama2-70b)을 사용해 실험을 수행하였습니다. 몇 가지 다른 프롬프트 설정(CCTO-15, CCTO-30, CCTO-60, CCTO-100)을 사용해 각 모델의 시간 및 정확성을 평가했습니다.
+
+---
+
+#### 6. Experimental Results
+
+- **Generation Time and Accuracy**: CCoT를 사용한 결과, 대부분의 대형 및 중형 모델이 더 짧은 응답 시간을 보였습니다. 예를 들어, Llama2-70b의 경우, 평균 생성 시간은 30.09초에서 CCoT-15를 사용하면 23.86초로 거의 절반으로 줄었습니다.
+- **Output Conciseness**: 더 작은 모델(Falcon-7b, Llama2-7b)은 이 제약 조건을 제대로 처리하지 못해 생성 시간이 증가하거나 응답의 정확성이 낮아졌습니다.
+- **Trade-offs in Accuracy and Efficiency**: LLM들은 출력 길이를 제한하면 정확성이 향상되는 경향이 있었지만, 모델 크기와 학습 전략에 많이 의존했습니다.
+
+---
+
+#### 7. Discussion and Conclusion
+
+CCoT 접근 방식은 LLM의 출력 길이와 정확성을 동시에 향상시킬 수 있는 유망한 방법입니다. 그러나 이 방법은 모델의 크기와 학습 데이터에 따라 그 성과가 크게 달라집니다. 미래 연구는 이러한 차이를 더 깊이 이해하고 개선하는 데 초점을 맞출 수 있을 것입니다.
+
+### 전체 요약
+
+이 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)에서 질문-응답 작업의 효율성을 높이기 위한 새로운 방법, 즉 Constrained Chain-of-Thought (CCoT) 프롬프트 전략을 제안합니다. CoT 방식은 응답의 설명성과 정확성을 높이지만, 생성 시간이 길어지는 문제를 야기합니다. CCoT는 이 문제를 해결하기 위해 출력 길이를 제한하도록 프롬프트를 정밀하게 조정합니다. 다양한 실험을 통해, CCoT를 사용하면 특히 대형 모델에서 응답 시간이 감소하고 정확성이 향상됨을 확인했습니다. 그러나 작은 모델에서는 이 제약 조건을 관리하는 데 어려움이 있었습니다. 이 연구는 LLM의 출력 간결성 및 정확성을 동시에 고려한 새로운 평가 지표도 제안합니다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.19832.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# ML-Mamba: Efficient Multi-Modal Large Language Model Utilizing Mamba-2
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.19832.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.19832.pdf)
+
+### 1. Section Summaries
+
+#### Abstract
+이 논문은 Mamba-2 모델을 활용한 효율적인 다중 모드 대형 언어 모델인 ML-Mamba를 소개합니다. Mamba-2 모델은 긴 시퀀스를 빠르게 처리할 수 있고, 전통적인 Transformer 기반 모델들을 대체하기 위해 제안되었습니다. 실험 결과, ML-Mamba는 기존 최첨단 모델들과 경쟁할 수 있으며, 더 빠른 추론 속도를 제공합니다.
+
+#### Introduction
+대형 언어 모델(LLM)은 자연어 이해 작업의 판도를 바꾸어 놓았습니다. 그러나 전통적인 LLM은 언어로만 상호작용할 수 있어 다양한 작업을 처리하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해, 시각적 정보를 통합한 다중 모드 학습이 중요해졌고, 이에 따라 다양한 비주얼 언어 모델(VLM)이 개발되었습니다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 Mamba-2 모델을 백본으로 사용한 ML-Mamba를 제안합니다.
+
+#### Method
+ML-Mamba는 미리 훈련된 Mamba-2 언어 모델을 기본 모델로 사용하고, 이를 시각적 정보와 통합하기 위해 Mamba-2 Scan Connector (MSC) 아키텍처를 도입합니다. 또한, 다양한 시각적 인코더와 결합하여 최적의 성능을 도출하고자 합니다.
+
+#### Experiment
+다양한 다중 모드 학습 벤치마크에서 ML-Mamba의 성능을 평가했습니다. 실험 결과, ML-Mamba는 기존의 소규모 MLLMs과 비교해 경쟁력 있는 성능을 보였으며, 추론 속도 면에서도 우수한 성능을 보였습니다.
+
+#### Limitation
+ML-Mamba는 특정 다중 모드 데이터셋에 의존하여 훈련되었기 때문에, 데이터셋의 편향성이나 불완전한 커버리지 문제를 겪을 수 있습니다. 또한, 메모리 사용량이 제한적인 모바일 기기에서 실행하는 데 어려움이 있습니다.
+
+#### Conclusion
+ML-Mamba는 최신 상태 공간 모델인 Mamba-2를 활용하여 다중 모드 학습 작업을 해결하기 위한 새로운 접근법을 제시합니다. ML-Mamba는 실험 결과 다양한 벤치마크 테스트에서 효과적임을 입증하였으며, 코드 오픈 소스를 통해 추가 연구를 촉진할 계획입니다.
+
+### 2. Overall Summary
+ML-Mamba는 Mamba-2 모델을 활용한 새로운 다중 모드 대형 언어 모델로, 효율적인 추론과 높은 성능을 자랑합니다. 기존의 비주얼 언어 모델들이 가지고 있는 한계점을 극복하기 위해 제안된 이 모델은 다양한 실험을 통해 그 효율성 및 효과성을 입증받았습니다. Mamba-2를 백본으로 사용해 시각적 정보와 언어 정보를 통합하는 새로운 아키텍처를 도입함으로써, 기존 모델 대비 적은 파라미터 수로도 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다.
+
+ML-Mamba의 주요 기여는 다음과 같습니다:
+- 최신 Mamba-2 상태 공간 모델을 활용하여 다중 모드 학습 작업을 해결
+- 다양한 벤치마크 테스트에서 기존 최첨단 모델들과 경쟁력 있는 성능 달성
+- 코드 오픈 소스를 통해 추가 연구를 촉진
+
+ML-Mamba는 특히 추론 속도 면에서 우수하며, 이를 통해 실시간 응답이 필요한 다중 모드 작업에 강력한 지원을 제공합니다. 다만, 데이터셋의 편향성과 모바일 기기에서의 메모리 사용 제한 문제는 해결해야 할 과제로 남아있습니다.
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+++ b/summaries/2407.20143.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+# ByteCheckpoint: A Unified Checkpointing System for LLM Development
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.20143.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.20143.pdf)
+
+### 1. 중요한 섹션 요약 (Main Contributions and Innovations)
+
+#### Introduction (소개)
+소개 섹션에서는 현재 대규모 언어 모델(LLM)의 지속적인 발전과 이를 지원하는 다양한 분산 학습 프레임워크를 언급합니다. 이러한 모델의 훈련은 매우 많은 자원과 시간이 소요되며, 체크포인트 시스템의 중요성을 강조합니다.
+
+#### Related Work (관련 연구)
+기존 연구들에 대해 논의하며, 현재의 체크포인트 시스템들이 일정한 병렬 구성에서만 작동하는 한계가 있음을 지적합니다. 또한 다양한 트레이닝 프레임워크와의 호환성 부족 문제를 언급합니다.
+
+#### Background and Motivation (배경과 동기)
+대규모 언어 모델 훈련 중 체크포인트의 중요성과 이를 통해 소프트웨어/하드웨어 오류를 방지하고 훈련 상태를 복구하는 방법을 설명합니다. 기존 시스템의 한계를 제시하며, 보다 효율적인 체크포인트 시스템의 필요성에 대해 논의합니다.
+
+#### System Design (시스템 설계)
+- **Disaggregated Storage Architecture (분산 저장 구조)**: 체크포인트 데이터를 다양한 병렬 구성과 훈련 프레임워크로부터 분리하여 저장하는 구조를 설명합니다.
+- **Workflow (작업 흐름)**: 비동기 텐서 병합 기술과 트리 기반 통신 구조를 사용하여 체크포인트 저장과 불규칙적인 텐서 리샤딩 문제를 해결합니다.
+
+#### Performance Optimization Techniques (성능 최적화 기법)
+- **Saving Optimizations (저장 최적화)**: 세분화된 비동기 저장 파이프라인과 핑퐁 메모리 풀 등을 사용하여 시스템 효율성을 극대화합니다.
+- **Loading Optimizations (로딩 최적화)**: 부분 파일 읽기, 텐서 읽기와 데이터 전송을 겹치는 방법 등을 통해 로딩 시간을 단축합니다.
+
+#### Evaluation (평가)
+실험 결과, ByteCheckpoint 시스템이 기존 시스템들에 비해 체크포인트 저장 시간이 최대 529.22배, 로딩 시간은 최대 3.51배 단축됨을 보여줍니다.
+
+#### Conclusion (결론)
+ByteCheckpoint의 주요 기여점은 PyTorch에 네이티브로 통합된 다중 프레임워크 체크포인트 시스템을 제공함으로써, 자동 온라인 체크포인트 리샤딩을 효율적으로 지원하는 것입니다. 비동기 텐서 병합 및 여러 I/O 최적화 기법을 통해 성능을 극대화합니다.
+
+### 2. 전반적인 요약
+
+본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 위한 효율적인 체크포인트 시스템인 ByteCheckpoint를 제안합니다. ByteCheckpoint는 다양한 병렬 구성과 훈련 프레임워크에서 체크포인트를 독립적으로 저장하고, 자동 온라인 리샤딩을 지원하여 체크포인트 저장 및 로딩 시간을 크게 단축시킵니다. 이를 통해 기존 시스템의 한계를 극복하고, 훈련 효율성을 극대화합니다. 본 시스템은 PyTorch에 통합되어 있으며, 비동기 텐서 병합 및 여러 I/O 최적화 기법을 도입하여 실질적인 실험 결과에서도 우수한 성능을 입증하였습니다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.20157.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+# rLLM: Relational Table Learning with LLMs
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.20157.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.20157.pdf)
+
+### 섹션별 요약 (Section Summaries)
+
+#### Abstract
+이 논문은 Relational Table Learning (RTL)을 위한 PyTorch 라이브러리 rLLM (relationLLM)을 소개합니다. 이 라이브러리는 최신 Graph Neural Networks (GNNs), Large Language Models (LLMs), Table Neural Networks (TNNs)를 표준 모듈로 분해하여 새로운 RTL 모델을 빠르게 구성할 수 있게 합니다. 또한 간단한 RTL 방법인 BRIDGE와 새로운 관계형 테이블 데이터셋들(TML1M, TLF2K, TACM12K)을 도입하고 있습니다.
+
+#### 1. 도입
+최근 Large Language Models (LLMs)는 인공지능 발전의 새로운 물결을 일으키고 있습니다. 그러나 LLM을 실제 빅 데이터에 적용하는 것은 매우 비용이 많이 드는 작업입니다. rLLM 프로젝트는 이러한 문제를 해결하고자 제안되었습니다. 이 프로젝트는 최신 AI 기술(GNN, LLM, TNN)을 조합하여 새로운 RTL 모델을 빠르게 만들 수 있게 합니다.
+
+#### 2. 시스템 개요
+rLLM 시스템은 Data Engine Layer, Module Layer, Model Layer라는 세 개의 주요 레이어로 구성됩니다. Data Engine Layer는 그래프와 테이블 데이터의 기본 구조를 설계하고 처리 워크플로우를 정의합니다. Module Layer는 GNN, LLM, TNN의 작업을 표준 서브모듈로 분해하며, Model Layer는 Combine, Align, Co-Train 전략을 통해 빠르게 RTL 모델을 개발할 수 있게 합니다.
+
+#### 3. 예시 방법 - BRIDGE
+BRIDGE는 rLLM을 사용하여 RTL 방법을 빠르게 구성할 수 있는 간단한 프레임워크입니다. 여러 테이블과 이들 간의 외래키 관계를 모델링하여 다중 테이블 데이터를 효과적으로 처리합니다. Table Encoder와 Graph Encoder를 통해 테이블 데이터와 관계 데이터를 통합하여 처리하는 방식입니다.
+
+#### 4. 방법론 및 데이터셋
+BRIDGE 외에도, rLLM에는 다양한 기존 방법(GCN, GAT, HAN 등)과 새로운 데이터셋(TML1M, TLF2K, TACM12K)이 포함됩니다. 이 데이터셋은 고전적인 데이터셋을 향상시킨 것으로, 새로운 RTL 방법을 설계하기에 적합합니다.
+
+#### 5. 평가
+rLLM 프레임워크와 BRIDGE 알고리즘을 TML1M 데이터셋에서 실험한 결과, 단일 테이블 학습 방법보다 다중 테이블 및 그 관계를 활용한 BRIDGE 알고리즘이 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 이는 rLLM의 효과적인 정보 추출 및 관계 데이터 처리 능력을 입증합니다.
+
+#### 6. 결론
+rLLM은 관계형 테이블 학습을 위한 강력한 도구로서, 향후 연구 및 실무에 많은 활용이 기대됩니다. 향후에는 더 많은 고급 방법을 통합하고, 관련 데이터 구조를 최적화할 계획입니다.
+
+### 주요 기여와 혁신
+rLLM의 주요 기여는 LLM, GNN, TNN을 모듈화하여 RTL 모델을 빠르게 설계할 수 있게 한 점입니다. 또한 새로운 데이터셋들을 제공하여 연구자들이 다양한 RTL 작업을 정의하고 개발할 수 있게 합니다. BRIDGE 알고리즘은 다중 테이블 데이터를 효과적으로 통합 및 처리하는 혁신적인 방법을 제시합니다.
+
+### 전체 요약
+rLLM 논문은 관계형 테이블 학습을 위한 혁신적이고 사용하기 쉬운 프레임워크를 제안합니다. rLLM은 LLM, GNN, TNN을 결합하여 새로운 RTL 모델을 신속하게 개발할 수 있게 하며, BRIDGE 알고리즘을 통해 다중 테이블 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 또한 세 가지 새로운 데이터셋을 소개하여 다양한 연구와 응용 가능성을 열어줍니다. 이 논문은 인공지능과 데이터 처리 분야에서 중요한 발전을 이룰 수 있는 기회를 제공합니다.
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--- /dev/null
+++ b/summaries/2407.21139.md
@@ -0,0 +1,33 @@
+# Enhancing Semantic Similarity Understanding in Arabic NLP with Nested Embedding Learning
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.21139.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.21139.pdf)
+
+### 주요 내용 요약 - 섹션별
+
+#### 1. Introduction
+이 논문은 **영어 텍스트**를 다양한 하위 과제를 위해 점점 더 높은 차원으로 표현하는 **Matryoshka Representation Learning(MRL)** 모델을 소개합니다. 이는 특히 다양한 언어 자원을 가진 **아랍어**를 처리하는 데 사용되며, `Matryoshka dolls`라는 개념에서 영감을 받아 점점 더 작은 차원으로 정보를 효과적으로 저장합니다.
+
+#### 2. Related Work
+MRL 모델 이전에 사용된 기존 표현 학습 모델들과 비교하여, **효율적인 분류와 검색**, **네스티드 적응형 신경망** 기술을 기반으로 한 기존 연구들을 검토했습니다. 특히 **HNSW 그래프** 기술이나 **압축 표현** 등을 사용하여 대규모 데이터에서의 효율성을 높이는 방법에 대해 논의합니다.
+
+#### 3. Dataset Preparation
+이 연구에서 사용된 데이터셋은 **Stanford Natural Language Inference (SNLI)**와 **MultiNLI**의 번역본입니다. **sentence** 쌍(`anchor`와 `positive`)과 **triplet** (`anchor`, `positive`, `negative`)로 구성되어 있으며 이는 각 모델의 학습을 촉진합니다.
+
+#### 4. Methodology
+본 연구에서는 **Matryoshka Embedding Models**를 활용하여 아랍어 데이터셋에 대한 학습 과정을 설명합니다. 여러 **Sentence Transformer 모델**을 사용하여 **번역된 아랍어 NLI triplet 데이터셋**을 학습하며, 다양한 차원에서의 효율성을 높이기 위해 `MultipleNegativesRankingLoss`와 `MatryoshkaLoss`를 결합해 사용합니다.
+
+#### 5. Results & Discussion
+결과 분석에서는 **Arabic Matryoshka models**가 다양한 **유사도 메트릭**에서 기존 모델보다 성능이 우수하다는 것을 확인했습니다. 특히 **다중 언어 모델**이 아랍어 **구문 의미 유사성**을 더욱 효과적으로 포착하는 데 유리하다는 결과를 도출했습니다.
+
+#### 6. Arabic Sentence Similarity Application
+**실제 응용 프로그램**으로, **Gradio**를 활용한 **인터랙티브 앱**을 개발하여 사용자가 실제로 두 아랍어 문장의 의미 유사도를 비교할 수 있는 기능을 제공합니다. 여기서 다양한 모델과 차원을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.
+
+#### 7. Conclusion
+본 연구는 **아랍어 NLP** 분야에서 **Matryoshka Embedded Models**의 혁신적 기여를 강조합니다. 이러한 모델은 특히 **웹 스케일**에서의 효율적이고 적응 가능한 특성 때문에 아랍어 NLP의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가집니다.
+
+---
+
+### 전체 요약
+
+이 논문은 **Matryoshka Representation Learning(MRL)** 모델을 통해 **아랍어 자연어 처리(NLP)** 분야의 효율성과 유연성을 크게 향상시킵니다. MRL 모델은 `Matryoshka dolls` 개념을 차용하여 점점 더 작은 차원으로 중요한 정보를 집중시킵니다. **Stanford NLI**와 **MultiNLI** 데이터셋을 아랍어로 번역하여 다양한 **Sentence Transformer 모델**을 학습시키고, 다중 차원에서의 유연한 성능을 확보했습니다. 결과적으로 다중 언어 및 아랍어에 특화된 MRL 모델이 기존 모델에 비해 **구문 의미 유사성** 포착 능력이 뛰어납니다. 이를 통해 아랍어 NLP의 실질적 적용 가능성을 높이며, 실제 애플리케이션 개발을 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2407.21424.md b/summaries/2407.21424.md
new file mode 100644
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+++ b/summaries/2407.21424.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+# Cost-Effective Hallucination Detection for LLMs
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2407.21424.pdf](https://arxiv.org/pdf/2407.21424.pdf)
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+### 주요 섹션별 내용 요약
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+#### 1. 서론
+이 논문은 거대 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination) 문제를 다루고 있습니다. LLM은 제대로 검증되지 않은 출력이나 사실과 일치하지 않는 정보를 생성할 수 있습니다. 환각은 모델의 유용성을 저해하고 신뢰성을 떨어뜨리는 요인이 될 수 있기 때문에 이를 감지하고 줄이는 것이 중요합니다. 본 논문은 다양한 환각 감지 방법을 비교하고, 비용 효율적인 다중 채점(multi-scoring) 접근법을 제안합니다.
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+#### 2. 환각 감지 방법
+- **공식화**: 환각이 포함된 출력을 확률적으로 평가하는 모델을 개발합니다. 이를 위해 다양한 스코어링 기능을 사용하여 환각 여부를 평가합니다（예: 표기 스코어, 내부 일관성, 외부 사실과의 일치 여부 등）.
+- **단일 생성 기반 방법**: 단일 출력을 기준으로 환각 여부를 평가하는 방법입니다. 주요 방법들로는 모델의 로그 가능도, 올바른/잘못된 답변의 다음 토큰 확률 등을 평가하는 것이 있습니다.
+- **다중 생성 기반 방법**: 여러 출력을 생성한 후 일관성을 평가하여 환각을 탐지하는 방법입니다. 예를 들어, 동일한 입력에 대해 여러 번 출력을 생성하고, 이들 간의 일관성을 평가합니다.
+- **보정 (Calibration)**: 초기 환각 점수가 잘 보정되지 않는 문제가 있을 수 있습니다. 따라서 보정된 확률을 제공하여 더 정확한 의사 결정을 할 수 있도록 돕습니다.
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+#### 3. 다중 채점과 비용 효율적인 다중 채점
+- **다중 채점**: 여러 가지 채점 방법을 결합하여 단일 스코어의 성능을 능가할 수 있는 방법입니다. 로지스틱 회귀를 사용하여 각 채점의 로짓(logit)을 결합해 최종 점수를 도출합니다.
+- **비용 효율적인 다중 채점**: 비용 제약 내에서 최적의 채점 조합을 찾아내어 채점 성능을 최대화하는 방법입니다. 이는 개별 스코어에 비해 비용을 절감하면서도 비슷한 또는 더 나은 성능을 제공합니다.
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+#### 4. 다양한 LLM에서의 실험
+여러 데이터셋과 LLM을 사용하여 다양한 환각 감지 방법의 성능을 평가했습니다. 더 강력한 LLM이 더 나은 환각 감지 성능을 보이는 경향이 있습니다. 따라서 특정 응용 프로그램에서는 비용과 성능을 균형 있게 선택해야 합니다.
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+#### 5. 결론
+논문은 LLM 출력에서 환각을 효과적으로 감지할 수 있는 방법을 제시하고, 다중 채점 방법이 개별 스코어보다 우수하다는 것을 입증했습니다. 또한, 비용 효율적인 다중 채점이 더 적은 비용으로도 우수한 성능을 낼 수 있다는 점을 강조했습니다.
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+### 전체 요약
+이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 발생하는 환각 문제를 해결하기 위한 다양한 방법을 제안하고 평가합니다. 핵심 내용은 다음과 같습니다:
+1. **환각 감지의 필요성**: 환각은 LLM의 신뢰성과 유용성을 저해하는 주요 문제입니다.
+2. **여러 환각 감지 방법 비교**: 단일 생성 기반 방법, 다중 생성 기반 방법, 그리고 보정 기법을 포함한 다양한 환각 감지 방법을 설명하고 평가합니다.
+3. **다중 채점 접근법**: 여러 채점 방법을 결합하여 개별 스코어보다 우수한 성능을 도출하는 방법을 제안합니다.
+4. **비용 효율적인 다중 채점**: 비용 제한 내에서 최적의 채점 조합을 찾아내어 비용을 절감하면서도 높은 성능을 유지하는 방법입니다.
+5. **실험 결과**: 여러 데이터셋과 LLM을 사용한 실험을 통해 제안된 방법들의 성능을 확인하고, 다중 채점 접근법이 특히 우수한 성능을 보인다는 것을 입증했습니다.
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+논문의 주요 기여는 다양한 환각 감지 방법을 체계적으로 비교하고, 다중 채점과 비용 효율적인 다중 채점 방법을 통해 실제 응용 프로그램에서 환각 감지 성능을 극대화하는 방안을 제시한 것입니다.
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