기술 이야기32 [논문 리뷰] Consistency Models 리뷰 안녕하세요, 오늘은 OpenAI에서 발표한 Consistency Models을 소개합니다. 이 모델은 기존 Diffusion models이 노이즈로부터 원본 이미지 복원을 위해 수백번 ~ 수천번의 iteration을 반복하는 과정을 획기적으로 줄였다고 합니다. 저는 생성 모델의 전문가가 아니라서 심도 있는 내용은 없지만 본 설명이 이해에 도움이 된다면 좋겠습니다. 논문: https://arxiv.org/pdf/2303.01469.pdf Github: https://github.com/openai/consistency_models Introduction 최근 득세하고 있는 Diffusion Models... 그 이전에 한참을 유행했던 GAN(Generative Adversarial Network)에는 없는.. 2023. 4. 13. [AI 소식] ChatGPT vs GPT-4: 특징과 차이점, 그리고 한계 안녕하세요, 오늘은 대부분이 알고 계실 ChatGPT와 이번에 공개된 GPT-4의 특징을 살펴보고 어떤 차이가 있는지, 그리고 아직까지 풀지 못한 문제는 무엇인지 짧게 설명하도록 하겠습니다. ChatGPT의 파급력 OpenAI는 ChatGPT를 공개해서 세상을 깜짝 놀라게 했습니다. 물론 LLM(Large Language Model)이라는 분야에서 GPT-1부터 꾸준히 연구를 진행한 끝에 얻은 결과물이지만 필자도 정말 많이 놀랐습니다. AI의 발전이 이렇게 빠르게 이루어질 줄이야… 언어가 필요한 모든 분야에 적용될 수 있을만큼 성능이 대단했는데, 단순한 대화를 넘어 각종 전문 분야에서도 막힘이 없고 유머와 같이 창의성이 필요한 내용에서도 사람들을 놀라게 했습니다. 실제로 다양한 분야에서 ChatGPT를 .. 2023. 4. 11. [면접 꿀팁] Probability와 Likelihood의 차이점 안녕하세요, 오늘은 머신러닝을 한다면 한번쯤은 들어보셨을 Probability와 Likelihood에 대해 비교하며 설명해드릴까 합니다. 너무 중요한 개념인만큼 정확히 이해해놓는 노력이 필요할 것 같습니다. 그럼 개념과 어떤 차이점이 있는지 리뷰해보겠습니다. Probability (확률) Probability는 특정 사건이 일어날 확률 확률은 어떤 사전 지식이나 가정을 바탕으로 어떤 사건이 발생할 가능성을 측정하는 값입니다. 이 값은 0과 1사이의 수로, 0은 불가능함을, 1은 확실함을 나타냅니다. 설명이 조금 직관적이지 않나요? 몇가지 예를 들면 금방 이해하실 것 같습니다. 동전을 던졌을 때 앞면이 나올 확률은 1/2이다. 주사위를 던졌을 때 3이 나올 확률은 1/6이다. 로또 1등에 당첨될 확률은 1.. 2023. 4. 11. [논문 리뷰] Segment Anything 설명 (코드 살짝 포함) 안녕하세요, 오늘은 따끈따끈한 Meta의 논문 - Segment Anything에 대해서 소개하고자 합니다! 데모만 하고도 너무 두근거렸는데 그 이유는 제가 회사에서 하는 일과 관련이 매우 높기 때문입니다. 제가 직접 개발했다면 얼마나 좋았을까 하는 마음도 들지만 이렇게 리뷰라도 할 수 있어 참 행복합니다 논문 링크: Segment Anything 깃허브 링크: Segment Anything Github 그럼 리뷰 시작하겠습니다 Introduction 다들 "Foundation models"이라고 들어보셨나요? 분야를 막론하고 거대한 데이터셋으로 Pre-training 시킨 거대한 모델을 foundation model이라고 부릅니다. 이 모델들은 해당 task에 대해 엄청난 generalizability.. 2023. 4. 9. [기술 잡담] 니어바이쉐어(Nearby Share) 사용법 - 핸드폰과 컴퓨터 파일 전송 방법 안드로이드 유저분들 안녕하세요, 윈도우 쓰시는 분들은 핸드폰과 컴퓨터 사이에 파일 전송을 어떻게 하시나요?? 저는 보통 카카오톡이나 이메일을 사용하는데 아주 불편하다고는 말하기 어렵지만 파일을 많이 전송하거나 대용량 파일을 주고 받을 때는 늘 불편함을 호소했습니다... 아이폰 유저분들은 에어드랍이라는 훌륭한 파일 전송 수단이 있지만 안드로이드(주로 갤럭시)를 사용하시는 분들은 아마 저와 같은 불편함을 한번쯤 느끼셨을 것 같습니다. 혹시 삼성 노트북을 쓰신다면 퀵쉐어가 있겠지만 삼성 생태계에서만 사는 분들이 많지는 않을 것 같습니다. 그래서 답답한 여러분들을 위해 구글에서 친히 니어바이쉐어(Nearby Share) 베타 서비스를 출시했습니다!! 지금부터 어떤 준비물이 있는지, 어떻게 쓰는지 차근차근 설명해.. 2023. 4. 7. [PyTorch] nn.Module에 대한 이해 안녕하세요, 혹시 PyTorch를 쓰시다 보면 습관적으로 nn.Module을 상속 받고 시작하지 않으시나요? 오늘은 타성에 젖은 상속 말고, nn.Module이 뭔지 이해하고 써보면 좋겠습니다. 설명해보겠습니다. nn.Module 정의 먼저 공식 Docs에 있는 torch.nn.Module부터 읽어보시죠. 한마디로 모든 모델의 근간이 되는 기본 클래스입니다. 우리가 직접 정의하는 모든 모델은 이 녀석을 상속 받고 시작해야만 forward, backward 등을 편하게 수행할 수 있다는 소리입니다. import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): # 여기서 nn.Module을 상속 받는다 def __init__(se.. 2023. 4. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
