반응형 전체 글93 [개발자 컨설팅] 개발자 취업할 때 학벌이 중요한가요? 개발자 준비생들, 비전공자이지만 개발자로 취업을 하고자 하는 학생들, 다른 직군에서 개발자로 이직하려는 분들을 대상으로 컨설팅을 하고 있다. 나 역시 신입으로 취업준비를 했었고, 4번의 이직을 거치며 수많은 서류작성과 면접, 합격과 탈락, 연봉협상을 경험했었기에 질문 하나하나가 굉장히 공감이 되고, 겪고 있는 상황이 마치 내 일 같아 최대한 도움이 되면서도 현실 감각을 잃지 않도록, 되도록이면 따뜻하게 답변을 하려고 노력한다. 받은 질문들을 각색하거나 일반적인 질문들에 대해 답변한 내용들을 종종 포스팅할 계획이다. 종종 받는 질문 중에 "학벌이 중요한가요?" 라는 질문이 있다. 결론부터 얘기하면, 중요하지만 절대적이지는 않다. 이러한 답변은 대다수의 학벌이 좋지 않은 학생들에게 굉장한 희망을 주는데, .. 2024. 11. 23. [1페이지 논문읽기] SPDiffusion: Semantic Protection Diffusion for Multi-concept Text-to-image Generation 기존의 foundation 모델들은 multi object를 생성하는데 어려움을 겪고 있다. 예를 들어, 아래 그림에서 보듯, "초록색 옷을 입고 있는 토끼와 빨간 모자를 쓴 여우"를 그리라고 하면, 토끼만 두 마리를 그리거나 둘 다 초록색 옷을 입고 있는 이미지를 그려준다.이러한 문제를 해결해 멀티 object의 생성을 보다 잘 하게 해주는 연구가 있어 소개해본다. 기존 연구의 문제점서두에서 밝힌 것처럼, 기존 연구들은 object 간의 속성들이 섞이거나 제대로 그려지지 않는 "attribute confusion" 이슈가 있고, 이를 해결하기 위한 다양한 시도가 있었다.몇몇 연구들에서는 inference 때 latent representation을 optimize해서 텍스트와 이미지간의 연관성을 강제.. 2024. 11. 22. 딥러닝에서 GPU 성능 최적화: NVIDIA 가이드 완벽 분석 딥러닝 모델 학습과 추론에서 GPU 성능을 최적화하는 일은 효율성과 비용 절감을 위해 필수적입니다. NVIDIA의 GPU 성능 배경 사용자 가이드는 GPU 하드웨어 및 소프트웨어의 최적 활용을 위한 핵심 정보를 제공합니다. 이번 블로그에서는 이 가이드를 기반으로 딥러닝 GPU 성능 최적화의 주요 원칙과 전략을 상세히 소개합니다.1. GPU 아키텍처의 기본 이해스트리밍 멀티프로세서(SM)GPU는 수많은 병렬 연산을 처리하도록 설계되었습니다. NVIDIA GPU의 핵심은 **스트리밍 멀티프로세서(SM)**입니다.SM 구성 요소: 각 SM은 연산 장치(ALU), 메모리, 그리고 텐서 코어와 같은 고급 가속 장치로 구성됩니다.A100 예시: NVIDIA A100 GPU는 108개의 SM과 80GB HBM2 메모.. 2024. 11. 21. [1페이지 논문읽기] An Image is Worth Multiple Words: Multi-attribute Inversion for Constrained Text-to-Image Synthesis 원본 이미지가 있다면, AI는 원본이미지처럼 새로운 그림을 그릴 수 있을까? 원본이미지"처럼" 이라는 뜻은 무엇일까? 색감이 비슷하게? 비슷한 스타일로? 비슷한 오브제가? 사람도 답하기 힘든 이러한 질문에 답하듯 그림을 그려주는 연구가 있다. 2023년 Adobe 에서 발표한 An Image is Worth Multiple Words: Multi-ttribute Inversion for Constrained Text-to-Image Synthesis 논문인데, 어떤 문제를 어떤 방법으로 해결하는지 알아보자. 기존 연구의 한계점Stable diffusion 기반의 이미지 personalization 연구들이 디테일한 컨트롤이 어렵다는 한계점을 가지고 있어, controllability를 강화하는 방법.. 2024. 11. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 24 다음
