반응형 오블완21 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. 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. [1페이지 논문읽기] CustomContrast: A Multilevel Contrastive Perspective For Subject-Driven Text-to-Image Customization Subject-driven image generation task를 풀고 있는 연구이다. 특히 contrastive learning을 이용해서 subject간의 또한, subject 내의 consistency 문제를 해결했다. 구체적으로 어떤 방법 어떤 문제를 해결했는지 알아보겠다. 기존 연구의 한계점많은 기존 연구들이 주장하는 것처럼, 이 논문 역시 기존 연구들의 detail과 controllability, 즉 subject의 detail을 얼마나 살려주는지와 text prompt대로 얼마나 잘 생성되는지 사이의 trade off를 지적하고 있다. 저자들은 그 원인을 subject의 identity와 subject와는 관계없는 것들 (view, 포즈, 배경 등)이 disentangle되지 않아 그렇다.. 2024. 11. 12. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
