반응형 AI 기술12 Diffusion LLM이란? 오토레그레시브 LLM의 대안을 제시하다 Diffusion LLM이란? 오토레그레시브 LLM의 대안을 제시하다최근 인공지능(AI) 분야에서는 대형 언어 모델(LLM)의 발전 속도가 눈부시게 빨라지고 있습니다. OpenAI의 GPT, Meta의 LLaMA, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 등 다양한 언어 모델이 시장에 등장하고 있으며, 각 모델은 점점 더 높은 정확도와 맥락 이해 능력을 자랑합니다.하지만 이들 대부분은 공통적으로 오토레그레시브(autoregressive) 구조에 기반하고 있습니다. 이 구조는 단어를 한 개씩 순차적으로 생성하면서 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작하는데, 속도, 병렬화 어려움, 오류 누적 등 여러 한계를 가지고 있습니다.이러한 구조적 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 등장했습니다... 2025. 5. 14. 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. LoRA를 활용한 효율적인 Stable Diffusion Fine-Tuning Stable Diffusion 모델의 성능을 높이기 위해 Fine-Tuning은 필수적이지만, 이 과정은 큰 비용과 시간이 소요되는 단점이 있습니다. 이에 대한 해결책으로 Microsoft에서 개발한 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기술이 주목받고 있습니다. LoRA는 원래 대규모 언어 모델의 효율적인 Fine-Tuning을 위해 개발되었으나, 최근에는 이미지 생성 모델인 Stable Diffusion에도 적용되고 있습니다. 이 글에서는 "Stable Diffusion Fine-Tuning"과 "Stable Diffusion LoRA"에 대해 알아보고, LoRA가 어떻게 모델 성능을 향상시키면서도 효율성을 높이는지 설명하겠습니다.LoRA란 무엇인가?LoRA는 대규모 사전 학습 모델을 대상으.. 2024. 11. 13. Hugging Face library와 Flux를 이용한 AI 이미지 생성 실습 Flux는 AI 기반 이미지 생성에서 일관성과 스타일 유지에 중점을 둔 새로운 도구로, 생성형 AI와 창작 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 특히 Hugging Face의 Diffusers 라이브러리와 결합되면서 Flux는 높은 품질의 이미지를 생성하고, 사용자가 원하는 스타일을 지속적으로 유지할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Flux의 개념과 기능, 그리고 Hugging Face의 Diffusers에 적용하는 방법을 알아보고, Flux의 주요 활용 방안을 제시하겠습니다. Flux와 관련해 보다 자세한 내용을 알고싶으시면, 아래 글을 참고해주세요.Flux 이해하기: Stable Diffusion의 이미지 생성 기술 깊이 알아보기 Flux 이해하기: Stable Diffusion의 이미.. 2024. 11. 8. 이전 1 2 3 다음
