백엔드 개발 능력에 AI 활용 능력까지 더하면 어떻게 되는지 궁금해?!
LAB소개
저희는 사람의 피드백을 학습에 반영하여 stable diffusion과 같은 시각 생성 모델을 고도화하는 방법을 연구합니다. 시각 생성 모델은 평가요소에 심미성이 있어 평가가 모호하다는 한계가 있습니다.
인간의 눈으로 평가한다해도, 이 평가를 기반하여 모델을 고도화하기는 더욱 어렵습니다.
이미지 생성 모델의 성능을 극도로 높이기 위해서는,
결국 사람의 피드백을 받아 학습하는 기법이 꼭 필요합니다. 얼마 지나지 않아 생성모델의 핵심 분야로 떠오를 것이라 자신합니다.
따라서, 본 LAB은 Reinforment Leanging from Human&AI Feedback for Visuals 연구를 목표로 합니다.
산출물은 논문을 목표로 합니다.
활동계획
연구 조사->인사이트->가설->실험->결론
반복(1사이클은 1~2주)

작은 연구 성과를 반복하여 쌓아올리고, 이를 조직화하여 하나의 결론을 도출하고, 논문으로 완성할 것 입니다. (페이퍼샵)
연구목표
#논문_작성   
참여조건
딥러닝 관련 업무 혹은 연구 경험 2년 이상
일주일 최소 3시간의 시간 확보가능
랩짱소개
김형섭

김형섭

자기 소개

소속

코디미

E-mail

times21c@gmail.com

RLAIF Vision LAB
모임시작
2023년 10월 07일
모임일시
매주 토요일 11:00 ~ 13:00
모임장소
온라인
모집기간
2023년 09월 23일 ~ 2024년 01월 31일
모집인원
5명
모집방법
선발
모임비용
무료
모두의연구소에서 만들면 다릅니다. AI학교 아이펠 DS과정 마침내 오픈!
RLAIF Vision LAB
모임시작
2023년 10월 07일
모임일시
매주 토요일 11:00 ~ 13:00
모임장소
온라인
모집기간
2023년 09월 23일 ~ 2024년 01월 31일
모집인원
5명
모집방법
선발
모임비용
무료
LAB 소개
저희는 사람의 피드백을 학습에 반영하여 stable diffusion과 같은 시각 생성 모델을 고도화하는 방법을 연구합니다. 시각 생성 모델은 평가요소에 심미성이 있어 평가가 모호하다는 한계가 있습니다.
인간의 눈으로 평가한다해도, 이 평가를 기반하여 모델을 고도화하기는 더욱 어렵습니다.
이미지 생성 모델의 성능을 극도로 높이기 위해서는,
결국 사람의 피드백을 받아 학습하는 기법이 꼭 필요합니다. 얼마 지나지 않아 생성모델의 핵심 분야로 떠오를 것이라 자신합니다.
따라서, 본 LAB은 Reinforment Leanging from Human&AI Feedback for Visuals 연구를 목표로 합니다.
산출물은 논문을 목표로 합니다.
활동계획
연구 조사->인사이트->가설->실험->결론
반복(1사이클은 1~2주)

작은 연구 성과를 반복하여 쌓아올리고, 이를 조직화하여 하나의 결론을 도출하고, 논문으로 완성할 것 입니다. (페이퍼샵)
연구목표
#논문_작성   
참여조건
딥러닝 관련 업무 혹은 연구 경험 2년 이상
일주일 최소 3시간의 시간 확보가능
랩짱소개
김형섭

김형섭

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소속

코디미

E-mail

times21c@gmail.com