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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..

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 ..

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 ..

xGen-MM (BLIP-3): 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 처리하는 대형 멀티모달 모델(LMM)을 개발하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 하는 프레임워크입니다. 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다:1. 연구 배경대형 멀티모달 모델(LMM)은 시각 및 언어 능력을 통합하는 모델로 빠르게 발전하고 있습니다. BLIP-2와 같은 모델이 초기에는 이 분야에서 성과를 거두었으나, 데이터셋의 크기와 다양성이 제한적이었고, 아키텍처가 확장성에 걸림돌이 되었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 xGen-MM (BLIP-3)가 도입되었으며, 이는 Salesforce의 이전 기초 AI 모델(xGen)을 기반으로 개발되었습니다.2. 주요 기여xGen-MM은 BLIP-2 프레임워크를 다음과 같이 개선합니다:데이터 규모..

1. 연구 배경 및 목적최근 다중모달 대형 언어 모델(Multimodal Large Language Models, MLLMs)의 성공으로 텍스트와 이미지를 결합하여 더 나은 시각적 인식 능력을 갖춘 모델의 필요성이 부각되었습니다. 이 논문은 MLLMs에서 이미지 처리 인코더, 즉 비전 인코더를 혼합하여 시각 정보를 처리하는 방법을 연구하고, 이를 통해 고해상도 이미지 분석이나 문서 인식과 같은 해상도 민감 작업에서의 성능 향상을 목표로 합니다.2. EAGLE 모델의 주요 특징다중 비전 인코더 사용: 다양한 비전 인코더를 혼합하여 시각 인식 성능을 향상시키는 전략을 사용합니다.단순한 퓨전 전략: 비전 인코더 간의 단순한 채널 결합(channel concatenation) 전략이 복잡한 혼합 전략만큼이나 효..

생성형 AI 모델들(예: ChatGPT, Claude AI, Gemini, Perplexity AI)은 각기 다른 특성과 강점을 가지고 있습니다. 이러한 특성은 주로 모델의 설계 철학, 데이터 처리 방식, 사용자의 피드백, 그리고 기술적 발전에 의해 형성됩니다. 사용자 평가와 관련된 보고서를 위해 각 AI의 특징을 살펴보겠습니다:ChatGPT (OpenAI)특징: ChatGPT는 사용자 친화적인 인터페이스와 자연스러운 응답으로 잘 알려져 있습니다. 최신 모델들(예: GPT-4)은 다양한 입력에 대해 유연한 응답을 생성할 수 있습니다.강점:다국어 지원: 여러 언어를 처리하는 데 뛰어나며, 영어 외의 언어에서도 높은 정확성을 보입니다.사용자 인터페이스: 직관적인 UI와 쉬운 접근성 덕분에 일반 사용자들 사이..