FinRL 리뷰 - 주식 데이터 전처리

주식 데이터 전처리 방법

최근 주식 관련 강화학습 논문들을 리뷰하고 싶은 욕구가 생겼다. 천천히 리뷰를 진행…

[RecSys'22] Off-Policy Actor-critic for Recommender Systems

추천시스템에 강화학습 모델인 actor critic을 적용시킨 논문

오랜만에 논문리뷰

Pfeed: Generating near real-time personalized feeds using precomputed embedding similarities

유저 임베딩은 유저의 다양한 선호도를 포착하는데는 어려움이 있으며, 실시간성을 트래킹하는 것 역시 비용이 많이든다는 문제가 있음. 이런 문제들을 현업에서 다루는 방법을 제시한 논문

검색 및 추천에 사용할 수 있는 Cold-start에 강한 Two-tower 모델을…

[SIGIR'23] PersonalTM: Transformer Memory for Personalized Retrieval

Two Tower 모델 리서치

Two tower 모델 논문 리뷰

LLM Review Part1

LLM 모델의 연구흐름을 리뷰한다. Part1은 GPT 에 집중

GPT 연구 흐름에 집중한다.

[Arxiv'18] FOMAML: On First-Order Meta-Learning Algorithm

Optimization-based Meta Learning 의 seed 논문인 MAML를 개선한 논문

이 post에서 MAML Family로 많이 언급되는 알고리즘인 FOMAML, Re…

[IJCNLP'21] Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

Stanford 에서 발표한 PEFT 기법중 soft prompt로 분류되는 방법

LLM에서 많이 사용되는 P-tuning, Prefix-tuning, Prompt-…

[WWW'19] EASE: Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data

Netflix에서 발표한 추천 논문. Sparse한 데이터에 대해 강점이 있다는 사실을 수식으로 증명해내고 성능을 보임

Netflix의 senior data scientist 로 근무중인

[SIGIR'24] PO4ISR: Large Language Models for Intent-Driven Session Recommendations

LLM으로 SR 에서 prompt-tuning을 통해 Intention을 파악해 성능을 높히는 architecture(ISR)를 제안한 논문

발표 영상은 다음과 같음. 싱가폴의 A* 연구기관에서 발표.

[SIGIR'24] SeRALM:Enhancing Sequential Recommenders with Augmented Knowledge from Aligned Large Language Model

LLM를 recommendation task에 맞춰 align 시켜 성능 향상을 이끈 논문