모두의 이야기 블로그

믹스트랄(Mixtral)로 잘 알려져 있는 미스트랄 AI(Mistral AI)가 첫 멀티모달 모델 '픽스트랄 12B(Pixtral 12B)'를 공개했습니다.

VERA (Validation and Evaluation of Retrieval-Augmented Systems) 는 RAG 시스템에서 LLM의 출력의 투명성과 신뢰성을 향상시키기 위해 설계된 프레임워크입니다. VERA는 RAG 시스템 평가 방식을 두 가지 중요한 방식으로 개선합니다.

오픈AI가 어려운 추론 문제를 해결하기 위한 언어 모델 'o1'을 공개했습니다! 답변을 하기 전에 더 많이 생각하여 여러 가지 전략을 시도하거나 오류들을 수정하도록 설계되어 있다고 하네요.

OP-RAG (Order-Preserve RAG)는 원본 텍스트에서 검색된 청크의 순서를 유지하는 방식입니다. 실험에서 청크의 순서가 답변 품질에 중요한 영향을 주는 것이 관찰되었습니다. 순서가 유지되면 RAG 의 답변 품질이 크게 향상되었습니다.

메타의 언어 모델 라마, 현재까지 허깅페이스에서 약 3억 5천만 번이나 다운로드됐다고 하는데요. 작년 이맘때 대비 무려 🔟배 이상이라는 사실, 알고 계셨나요?

이미지 분석 작업에서 중요한 방법 중 하나인 Semantic Segmentation은, 입력된 영상의 각 픽셀이 클래스 라벨을 할당하는 것을 목표로 합니다. 이번 블로그는 DeepLab V1~ V3+에 대해서 발전 과정의 차이점을 중심으로 설명합니다.

이미지 생성 모델 미드저니(Midjourney)를 이제 웹에서도 사용할 수 있습니다. 그동안 디스코드에서만 서비스하던 모델을 웹사이트로 확장해 접근성을 높인 것이죠.

확률은 특정 결과가 발생할 가능성이나 기회를 나타냅니다. 모델 매개변수에 따라 예측한 특정 결과의 발생 가능성을 의미합니다. 반면 가능도는 모델이나 가설이 관찰된 데이터에 얼마나 잘 맞는지를 나타내는 정량적 추정 또는 측정으로 정의하는 것입니다.

YOLOv5 모델은 백본으로 CSP-Darknet53, 그리고 넥은 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 와 PANet, YOLOv4 에서 사용된 헤드입니다.

단일 샷 탐지기 (Single Shot Detector)는 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 알고리즘입니다. SSD는 이미지나 비디오 프레임 내 객체를 신속하고 정확하게 탐지하고 위치를 찾는 능력으로 주목받고 있습니다. SSD의 특별한 점은 딥 뉴럴 네트워크를 한 번만 통과하여 이 작업을 수행할 수 있어 매우 효율적이며 실시간 애플리케이션에 이상적입니다.

이제 오픈AI가 GPT-4o 모델의 파인튜닝(fine-tuning)을 지원합니다. 이제 개발자들은 맞춤형 데이터셋으로 GPT-4o 모델을 미세 조정하여 성능을 향상시킬 수 있게 됐어요!

오픈소스 언어 모델 팰컨(Falcon)을 개발한 연구 기관 TII가 발표한 새로운 언어 모델 '팰컨 맘바 7B(Falcon Mamba 7B)'에 대해 알아봅시다.

올해 다양한 소형언어모델(SLM)이 공개된 가운데 openAI도 GPT4o-mini를 공개하면서 대열에 합류했습니다. SLM은 왜 이렇게 주목받게 된 걸까요?

SIMD는 Single Instruction Multiple Data의 줄임말로, 하나의 명령어로 여러개의 데이터를 한번에 처리하는 병렬화하는 프로그래밍 방법을 소개합니다. SIMD는 동영상 렌더링 처리와 같이 대용량데이터처리에 효과적입니다.

pose estimation이란 사람의 인체 부위를 각 찾아내서 인체의 움직임을 표현하는 task입니다. 과거에는 효율성과 정확성의 한계로 인해 거의 사용되지 않았으나, 딥러닝의 도입으로 관련 산업이 크게 발전하고 있습니다.

Ablation Study는 모델의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 찾기 위해 모델의 구성요소 및 feature들을 단계적으로 제거 하거나 변경해가며 성능의 변화를 관찰하는 방법이며 모델의 핵심적인 구성요소와 하이퍼파라미터등을 파악할 수 있습니다.

Spatial Transformer Network 는 이미지 분류를 할 때, 특정 부분을 선택해 집중적으로 학습시키는 방법을 사용합니다. 이는 이미지를 변환해도 동일한 이미지로 인식하는 능력인 공간 불변성을 향상시키기 위한 것입니다.