https://techllm.github.io/tags/discourse-marker/Recent content in Discourse Marker on TechLLMHugokoFri, 30 Oct 2026 07:32:51 +0900https://techllm.github.io/posts/ratio-a-benchmark-for-retrieval-across-typed-ideation-operations-in-sc/Fri, 30 Oct 2026 07:32:51 +0900https://techllm.github.io/posts/ratio-a-benchmark-for-retrieval-across-typed-ideation-operations-in-sc/RATIO는 과학 문헌 검색의 관련성을 주제 유사도가 아니라 세 가지 발상 역할로 정의한다. ADDRESS는 문제의 해결 접근법, BROADEN은 더 일반적인 관점, SPECIFY는 구체적인 사례를 찾는다. 저자들은 전문을 가진 과학 논문에서 연결 표현으로 3,017,476개의 query–positive 쌍을 만들고, 사람 검토를 거친 LLM 판정으로 평가했다. 연산별 미세조정은 검색 성능을 크게 높였지만, 특히 ADDRESS와 BROADEN은 여전히 개선 여지가 크다.