반응형 분류 전체보기87 [1페이지 논문읽기] Implicit Style-Content Separation using B-LoRA 한 장의 그림이나 사진을 원하는 스타일로 변환하는 태스크를 해결하고자 한 논문이다. 기존 연구들과 비교했을 때, 꽤 좋은 결과를 보여주고 있는데, 어떤 방법으로 문제를 해결했는지 알아보자. 기존 연구의 한계점기존 연구, 특히 기존에 가장 좋은 성능을 보이는 연구는 ZipLoRA 이다. ZipLoRA의 경우, 스타일과 content를 한가지 모델에서 학습시킨 다음, inference 때 사용하는 방법으로 이미지를 그려냈다.저자들은 이 때문에 style 변화와 content preserving 간의 trade-off 가 있다고 보았다. 아이디어SDXL 을 파운데이션 모델로 활용했는데, SDXL의 unet layer는 총 11개의 트랜스포머 블럭으로 구성되어 있다. 저자들은 이 중 2,4번째 블럭은 cont.. 2024. 11. 17. 인공지능(AI)이 노동 시장에 미치는 영향과 대응 전략 인공지능(AI)은 다양한 산업과 직업군에 변화를 불러일으키고 있으며, 그 변화는 긍정적인 면과 부정적인 면이 공존합니다. AI의 자동화 기능은 많은 업무에서 효율성을 극대화하는 한편, 노동자들의 직무를 대체할 가능성도 제기하고 있습니다. 본 블로그에서는 AI가 노동 시장에 미치는 다양한 영향을 살펴보고, 이러한 변화에 대한 대응 전략을 제시하겠습니다.1. AI가 노동 시장에 미치는 긍정적 영향1.1 업무 효율성 및 생산성 향상AI는 단순 반복적인 업무를 자동화함으로써 전반적인 업무 효율성을 높이고 생산성을 증대시키는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 로봇이 조립 작업을 수행하고, 서비스업에서는 챗봇이 고객 문의를 처리하며, 의료 분야에서는 AI 진단 시스템이 방사선 이미지 판독을 돕는 등 .. 2024. 11. 16. OpenAI의 최신 AI 모델과 수확 체감의 법칙: 성능 한계와 미래 과제 OpenAI는 최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 모델의 선두 주자로 자리매김하며 놀라운 발전을 보여왔습니다. 하지만 최신 AI 모델의 성능 향상 속도가 점차 둔화되고 있다는 지적이 나오고 있습니다. 이 현상은 AI 분야에서 수확 체감의 법칙으로 설명되며, 이는 모델의 크기와 복잡성이 일정 수준에 도달하면 더 이상의 성능 개선이 어렵거나 비용 대비 효과가 떨어지는 현상을 의미합니다. 이번 글에서는 OpenAI의 최신 모델이 직면한 성능 한계와 그에 따른 미래 과제를 심도 있게 살펴보겠습니다.1. AI 모델의 발전 과정과 수확 체감 현상초기 AI 모델들은 비교적 단순한 알고리즘과 데이터셋으로 학습하며 특정 문제를 해결했습니다. 시간이 지나며 데이터의 양과 모델의 복잡성이 증가했고, 이에 따라 모델의 성능도 .. 2024. 11. 15. 일본 내 엔비디아의 AI 역할과 일본의 야심 찬 AI 계획 일본은 인공지능(AI) 기술의 발전을 위해 큰 투자를 진행 중이며, 엔비디아(NVIDIA)는 이 지역에서 AI 혁신의 선봉장으로 자리 잡고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 일본 정부가 추진하는 'Society 5.0' 계획과 맞물려 엔비디아의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 엔비디아가 어떻게 일본의 AI 기술 발전에 기여하고 엔비디아의 AI 기술 혁신GPU 기술의 혁신 엔비디아는 AI 기술의 주요 개발자이자 혁신자로, 특히 GPU(Graphics Processing Unit) 기술에서 세계적인 선두 기업입니다. 엔비디아의 GPU는 딥러닝과 기계학습 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 이는 일본의 AI 발전에 있어 중추적인 역할을 하고 있습니다. 산업별 응용 분야자율주행차 산업: 도요타, 혼.. 2024. 11. 14. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 22 다음
