AI 에이전트 심층 분석: 최신 연구 기반 기술 및 실무 적용 AI 에이전트 심층 분석: 최신 연구 기반 기술 및 실무 적용 안녕하세요, Ohchangss 블로그입니다. 이번 글에서는 AI 에이전트의 개념, 발전 역사, 최신 연구 및 실무 적용 사례까지 논문 수준으로 정리하여 제공합니다. AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아니라, **자율적으로 행동하고 복잡한 작업을 수행하는 인공지능 시스템**입니다. 기업, …
PyTorch 성능 최적화 가이드 🚀 PyTorch 성능 최적화 가이드 🚀 PyTorch를 활용하여 딥러닝 모델을 학습할 때, 성능 최적화는 필수적인 요소입니다. 적절한 최적화 기법을 적용하면 학습 속도가 증가하고 메모리 사용량이 줄어들어 더 큰 모델을 실행할 수 있습니다. 본 글에서는 최신 연구 자료와 실전 팁을 바탕으로 PyTorch 성능을 극대화하는 방법을 소개합니다. 1. 비동기 데이터 로딩 활성화하기 PyTorch의 …
Diffusion-Sharpening: AI 모델 성능 극대화를 위한 완벽 가이드 Diffusion-Sharpening: 차세대 AI 모델 미세 조정 솔루션 인공지능 산업이 급속히 발전함에 따라, Diffusion 모델은 텍스트-이미지 생성과 같은 다양한 영역에서 혁신적인 성능을 보여주고 있습니다. 이러한 성공에도 불구하고, 모델이 실제 사용자 요구나 특정 도메인의 특수한 조건에 맞춰 미세 조정을 진행하는 일은 여전히 복잡한 과제로 남아 있죠. 🤔 최근 소개된 …
HermesFlow: 멀티모달 모델의 이해와 생성 성능 차이를 줄이는 방법 HermesFlow: 멀티모달 모델의 이해와 생성 성능 차이를 줄이는 방법 이 글에서는 HermesFlow라는 새로운 프레임워크를 통해, 멀티모달 모델(MLLM)에서 자주 발생하는 “이해 능력과 생성 능력 간의 격차” 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 최근의 인공지능은 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 …
ReLearn: LLM 학습 제거 기술 분석 ReLearn: LLM 학습 제거 기술 분석 최근 대형 언어 모델(LLM)이 방대한 데이터를 학습하면서, 특정 정보를 제거해야 하는 필요성이 대두되고 있습니다. 예를 들어, 개인 정보 보호, 저작권 준수, 보안 유지 등의 이유로 특정 데이터를 잊도록 만드는 기법이 점차 필수적으로 자리 잡고 있는데요. 단순히 데이터를 수집하고 활용하는 단계를 넘어, 더 이상 …
Diffusion Transformer를 더 빠르게! RAS 기법의 모든 것 Diffusion Transformer를 더 빠르게! RAS 기법의 모든 것 🚀 Diffusion 모델은 뛰어난 이미지 생성 능력으로 인공지능 업계에서 빠르게 자리 잡고 있습니다. 하지만, 이 모델들은 여러 단계의 연산을 거쳐야 하므로 실시간 활용이 어렵다는 문제가 있습니다. 오늘은 Microsoft Research에서 발표한 RAS(Region-Adaptive Sampling) 기법을 소개하며, 이 기술이 어떻게 Diffusion Transformer …
ZeroBench: 최신 멀티모달 모델이 풀 수 없는 벤치마크 ZeroBench: 최신 멀티모달 모델이 풀 수 없는 벤치마크 최근 대형 멀티모달 모델(LMM)은 언어 및 이미지 이해 능력이 빠르게 발전하고 있지만, 시각적 추론에서는 여전히 한계를 보이고 있습니다. 이런 한계를 보다 명확하게 평가하기 위해 등장한 것이 바로 ZeroBench입니다. ZeroBench란 무엇인가? ZeroBench는 기존의 시각적 벤치마크들이 빠르게 모델 발전에 의해 무력화되는 …
Step-Video-T2V: 차세대 텍스트-비디오 생성 AI 🚀 Step-Video-T2V: 차세대 텍스트-비디오 생성 AI 🚀 Step-Video-T2V는 텍스트를 입력하면 AI가 자동으로 비디오를 생성하는 최신 인공지능 모델입니다. 이 모델은 30억 개의 파라미터를 갖추고 있으며, 최대 204프레임까지의 고품질 영상을 생성할 수 있습니다. ✅ Step-Video-T2V란? Step-Video-T2V는 AI가 텍스트 프롬프트를 입력받아 해당 내용을 바탕으로 영상을 생성하는 딥러닝 기반 모델입니다. 기존의 텍스트-이미지 생성 모델과 …
Python 딕셔너리 병합 방법 총정리 Python에서 두 개의 딕셔너리 병합하는 방법 🚀 Python에서 두 개의 딕셔너리를 단일 표현식으로 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 특히, Python 버전에 따라 최적의 방식이 다를 수 있습니다. 이번 글에서는 다양한 방법을 정리하고 성능 비교까지 진행해보겠습니다! 🔥 1️⃣ Python 3.9+ (추천 ⭐) Python 3.9부터는 집합의 합집합 연산자(|)를 딕셔너리에 사용할 수 있습니다. …
GPT-2 파인튜닝과 사용자 정의 손실 함수 적용 방법 GPT-2 모델을 사용자 정의 손실 함수와 함께 파인튜닝하는 방법 최근 자연어 처리(NLP) 분야에서는 GPT-2 모델을 다양한 목적으로 파인튜닝(fine-tuning)하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 하지만 일반적인 교차 엔트로피 손실 함수가 아닌, 사용자가 직접 정의한 손실 함수를 적용하려면 어떻게 해야 할까요? 본 글에서는 GPT-2 모델을 파인튜닝하면서 N-그램 기반 손실 함수를 …
