S2W, LLM 토크나이저 취약성 규명… EMNLP 2025 논문 채택

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S2W, LLM 토크나이저 취약성 규명… EMNLP 2025 논문 채택

S2W 제공

빅데이터 분석 인공지능(AI) 기업 S2W는 대규모언어모델(LLM) 토크나이저 구조의 취약점을 규명한 한국과학기술원(KAIST)과의 공동연구 논문이 세계 최고 권위 자연어처리 학회 ‘자연어처리방법론학회(EMNLP) 2025’에 채택됐다고 10일 밝혔다.

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