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비전-언어 모델 구축 및 개선: Idefics3-8B와 함께하는 여정빠르게 진화하는 AI 분야에서 비전-언어 모델(VLM)은 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 동시에 처리하고 이해할 수 있는 능력으로 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 모델들은 문서 이해부터 웹페이지 스크린샷을 코드로 변환하는 작업에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 개발하는 과정에는 여전히 아키텍처, 데이터, 그리고 훈련 방법에 대한 많은 어려움이 존재합니다.비전-언어 모델의 현재 상황 이해하기비전-언어 모델은 이미지와 텍스트를 입력으로 받아 텍스트를 출력하는 모델로, 문서 이해 및 시각적 수학 문제 해결과 같은 AI 기반 작업에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 모델의 개발에는 보통..

목차 1. 로깅(Logging)이란 무엇인가? 2. 자바에서 로깅의 필요성 3. 자바 로깅 프레임워크 개요    - java.util.logging    - Log4j    - SLF4J와 Logback 4. 기본 로깅 설정    - java.util.logging 사용법    - 로거(Logger) 설정    - 핸들러(Handler) 설정    - 포매터(Formatter) 설정 5. 로깅 레벨 이해하기    - 로그 레벨의 종류    - 로깅 레벨 설정 방법 6. 커스텀 로깅 설정    - 사용자 정의 핸들러 만들기    - 사용자 정의 포매터 만들기    - 로깅 출력 형식 커스터마이징 7. 외부 로깅 프레임워크 사용하기    - Log4j 설정 및 사용    - SLF4J와 Logback 설정 ..

목차 1. Laravel이란 무엇인가?    - Laravel의 개념과 장점    - 왜 Laravel을 선택해야 하는가? 2. Laravel 설치 및 설정    - Composer를 사용한 설치    - Laravel 설정 파일 구성 3. 기본 라우팅 및 컨트롤러 생성    - 라우팅 설정    - 컨트롤러 생성 4. 뷰 파일 생성 및 데이터 전달    - 뷰 파일 생성    - 컨트롤러에서 뷰로 데이터 전달 5. 코드 예제 6. 결론 및 추가 학습 자료1. Laravel이란 무엇인가? Laravel의 개념과 장점 Laravel은 PHP로 작성된 웹 애플리케이션 프레임워크로, 웹 애플리케이션 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 다양한 도구와 기능을 제공합니다. Laravel은 MVC(Model-View-..

TEXTGRAD: 텍스트를 통한 AI 최적화의 혁신AI의 세계는 끊임없이 진화하고 있으며, 복합 AI 시스템의 부상으로 혁신적인 최적화 방법에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 바로 여기서 TEXTGRAD가 등장합니다. TEXTGRAD는 대규모 언어 모델(LLM)로부터의 텍스트 피드백을 강력한 최적화 도구로 변환하는 혁신적인 프레임워크입니다. 신경망에서의 자동 미분이 성공을 거둔 것에 영감을 받아, TEXTGRAD는 차세대 AI 발전을 위한 길을 열어줍니다.TEXTGRAD란 무엇인가?TEXTGRAD는 자연어 피드백을 사용하여 복합 AI 시스템을 최적화하도록 설계된 혁신적인 프레임워크입니다. 텍스트를 일종의 "그래디언트"로 간주하여, TEXTGRAD는 LLM이 코드 조각에서부터 분자 구조에 ..

목차 1. 가비지 컬렉션(Garbage Collection)이란 무엇인가? 2. 가비지 컬렉션의 필요성 3. 자바의 메모리 구조    - 힙 메모리(Heap Memory)    - 스택 메모리(Stack Memory) 4. 가비지 컬렉션의 기본 개념    - 가비지(Garbage)란 무엇인가?    - 가비지 컬렉터(Garbage Collector)의 역할 5. 가비지 컬렉션의 동작 방식    - 마크 앤 스윕(Mark and Sweep) 알고리즘    - 복사(Copying) 알고리즘    - 마크 앤 컴팩트(Mark and Compact) 알고리즘    - 세대별 가비지 컬렉션(Generational Garbage Collection) 6. 자바의 가비지 컬렉터 유형    - Serial GC    ..

구글이 왜 제미나이를 크롬 브라우저에 통합했는가?서론구글은 2023년, 자사의 대규모 언어 모델인 제미나이를 크롬 브라우저에 통합하며 검색 경험의 새로운 지평을 열었습니다. 이는 단순한 기능 추가를 넘어, 인공지능 기술이 우리 삶에 깊숙이 스며들고 있음을 보여주는 중요한 사건입니다. 이 글에서는 구글이 왜 제미나이를 크롬에 통합했는지, 그리고 이를 통해 얻고자 하는 목표는 무엇인지 자세히 알아보고, 추가적으로 제미나이의 기술적 특징과 미래 전망, 그리고 이와 관련된 윤리적 문제까지 다루어 보겠습니다. 본론1. 인공지능의 대중화:AI 기술의 발전: 제미나이의 등장은 AI 기술이 더욱 발전하고 일상생활에 깊숙이 스며들고 있음을 보여줍니다. 구글은 제미나이를 통해 AI 기술을 더 많은 사람들에게 제공하고, 이..

목차 1. Composer란 무엇인가?    - Composer의 개념    - Composer의 필요성 2. Composer 설치 및 기본 사용법    - Composer 설치 방법    - 기본 명령어 사용법 3. composer.json 파일 작성    - composer.json의 역할    - 종속성 정의    - 자동 로딩 설정 4. 의존성 관리    - 의존성 설치 및 업데이트    - 의존성 버전 관리    - 패키지 제거 및 업데이트 5. 코드 예제 6. 결론 및 추가 학습 자료1. Composer란 무엇인가? Composer의 개념 Composer는 PHP에서 사용되는 패키지 관리 도구로, 애플리케이션의 라이브러리와 의존성을 관리하는 데 사용됩니다. Composer는 프로젝트에 필요한 ..

효율적인 딥러닝: 최적화 기법 개요서론이 글은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM) 트레이닝에 있어 컴퓨터 자원을 줄이고, 개발 속도를 높이며, 모델 성능을 향상시키기 위한 다양한 최적화 기법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.데이터 유형과 메모리 사용탐색된 데이터 유형:Int16/Int8/Int4: 서로 다른 비트를 사용하는 정수 형식으로 값 범위가 다릅니다.Float32, Float16, Bfloat16: 각각 특정 사용 사례에 적합한 부동 소수점 형식, 예를 들어, Bfloat16은 구글의 브레인 팀에서 뉴럴 네트워크 활성화 처리에 더 좋습니다.TensorFloat32, E4M3, E5M2: 성능과 정밀도 사이의 균형을 제공하는 고급 데이터 유형, 특히 현대 GPU에 ..

목차 1. 고급 제네릭이란 무엇인가? 2. 제네릭의 필요성 복습 3. 와일드카드(Wildcards)    - 한정된 와일드카드(Upper Bounded Wildcards)    - 하한정 와일드카드(Lower Bounded Wildcards)    - 무한정 와일드카드(Unbounded Wildcards) 4. 제네릭 메서드(Generic Methods)    - 제네릭 메서드 정의 및 사용    - 타입 추론(Type Inference) 5. 제네릭 클래스의 계층 구조    - 상속에서의 제네릭    - 제네릭과 인터페이스 6. 제네릭과 배열    - 제네릭 배열 생성의 문제점    - 제네릭 배열의 우회 방법 7. 제네릭의 타입 소거(Type Erasure)    - 타입 소거 개념 이해    - 타..

목차서론: 챗GPT의 메모리 기능 소개메모리 기능이란 무엇인가?왜 메모리 기능이 중요한가?이 글의 목적과 구성챗GPT의 메모리 기능 작동 원리메모리 입력 과정 설명데이터 저장 및 처리 방식대화 컨텍스트와 메모리의 상호작용메모리 입력 방법: 사용자 정보 저장하기메모리 입력 과정 단계별 설명맞춤형 정보 설정과 활용 방법메모리를 통한 지속적인 대화 흐름 유지메모리 삭제 방법: 정보 관리 및 보안 유지메모리 삭제의 필요성특정 정보 삭제하기전체 메모리 삭제 방법메모리 기능 임시 비활성화 방법임시 비활성화와 영구 비활성화 차이임시 비활성화 설정 방법비활성화 후 챗GPT의 작동 방식메모리 기능 사용의 이점과 고려 사항개인화된 경험 제공보안과 프라이버시 관리메모리 기능의 한계실제 사례: 메모리 기능을 활용한 사용자 경..