Kunal Kejriwal은 Python, PostgreSQL, Redis 및 GCP와 AWS의 클라우드 인프라를 전문으로 하는 백엔드 엔지니어입니다. 3년간 생산 시스템을 구축하고 확장한 경험을 바탕으로 AI 인프라, 분산 시스템, 그리고 머신러닝 워크로드 배포의 아키텍처에 대해 글을 씁니다.
인공 지능의 빠르게 발전하는 환경에서 기술 리더가 직면하는 가장 큰 장애물 중 하나는 “실험”에서 “기업 준비”로 전환하는 것입니다. 소비자 채팅봇과 상호작용 플랫폼은 공공 상상력을 도와주지만, 기업은...
대규모 언어 모델의 발전은 다중 모드 대규모 언어 모델의 개발을 영감했습니다. 초기 다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM) 연구는 LLaVA, MiniGPT-4, InstructBLIP와 같은 모델이 시각-언어 작업에서 뛰어난...
멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 복잡한 시각 정보 해석 능력은 중요한 연구 분야입니다. 최근 연구에 따르면, 강화된 시각 인식은 환각을 줄이고 문서 분석과 같은 해상도 민감한 작업의...
대규모 사전 학습과 특정 작업에 대한 세부 조정의 성공은 언어 모델링에서 표준적인 접근법으로 자리 잡았습니다. 유사하게, 컴퓨터 비전 방법은 점차적으로 사전 학습을 위한 광범위한 데이터 규모를...
현재의 긴 문맥을 갖는 대규모 언어 모델(LLM)은 100,000개의 토큰까지 처리할 수 있지만, 2,000 단어 이상의 출력을 생성하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 통제된 실험에 따르면, 모델의 효과적인...
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 복잡한 작업을 위해 다중 생성 호출, 고급 프롬프트 기술, 제어 흐름 및 구조화된 입력/출력이 필요로 한다. 그러나 이러한 응용 프로그램을...
대규모 오픈 소스 멀티모달 모델을 훈련시키기 위해서는 이미지와 텍스트가 자유 형식으로 인터리브된 큰 규모의 데이터셋이 필요합니다. 오픈 소스 멀티모달 모델은 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 대규모의 멀티모달...
2018년, 신경망 세계 모델의 맥락에서 강화 학습의 아이디어가 처음 소개되었고, 곧 이 기본 원리는 세계 모델에 적용되었다. 강화 학습을 구현하는 일부 유명한 모델로는 Dreamer 프레임워크가 있으며,...
딥 생성 모델의 발전은 자연어 생성, 3D 생성, 이미지 생성, 음성 합성을 포함한 인공지능의 놀라운 능력을 크게 가속화했습니다. 3D 생성 모델은 여러 산업과 응용 분야를 변革하며...
엘엘엠 워터마킹은 대형 언어 모델의 출력에 감지 가능한 신호를 통합하여 엘엘엠으로 생성된 텍스트를 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 워터마킹 기술은 주로 두 가지 범주로 나뉩니다:...
LoRA 또는 Low-Rank Adaption은 강력한 성능과 광범위한 적용 가능성으로 인해 다른 방법에 비해 가장 인기 있는 PEFT 또는 파라미터 효율적인 미세 조정 방법 중 하나입니다. LoRA...
AutoML이 몇 년 전부터 인기를 얻기 시작했지만, AutoML의 초기 연구는 90년대 초반에 시작되어 과학자들이 최초의 논문을 발표한 때로부터 시작되었다. 2014년 ICML에서 최초의 AutoML 워크샵을 조직하면서 AutoML은...
최근 대규모 언어 모델의 발전은 시각-언어 추론, 이해, 상호 작용 능력에서 상당한 향상을 경험했습니다. 현대적인 프레임워크에서는 시각 신호를 대규모 언어 모델(LLM)에 공급하여 시각적으로 세계를 해석할 수...
최근 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 아키텍처와 성능에 대한 발전은 확장 가능한 데이터와 모델의 중요성을 강조했습니다. 이러한 접근 방식은 성능을 향상시키지만 훈련과 추론 프로세스에 상당한 계산 비용이...
최근의 기계 학습과 인공 지능 프레임워크에서 트랜스포머는 자연 언어 처리의 GPT 시리즈와 BERT, 컴퓨터 비전 태스크의 비전 트랜스포머를 포함한 다양한 도메인에서 가장 널리 사용되는 구성 요소...
