트랜스포머
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AI 발전의 진짜 동력은 새로운 아이디어가 아닌 새로운 데이터
AI 발전의 진정한 동력이 새로운 알고리즘이 아닌 새로운 데이터셋에 있다는 관점을 소개합니다. 지난 15년간 AI의 4대 패러다임 전환을 분석하고, 다음 AI 혁신이 어디서 나올지 전망합니다.
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트랜스포머 모델은 어떻게 문맥을 이해할까? N-gram 통계로 살펴보는 LLM의 작동 원리
트랜스포머 기반 언어 모델이 문맥을 어떻게 이해하고 활용하는지 N-gram 통계를 통해 분석한 최신 연구를 소개합니다. 모델이 다음 토큰을 예측할 때 사용하는 통계적 규칙과 학습 과정에서 나타나는 커리큘럼 학습, 과적합 감지 방법 등 흥미로운 발견을 알아봅니다.
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트랜스포머 모델의 텍스트 생성 파라미터 완전 가이드
트랜스포머 모델에서 텍스트 생성의 품질을 결정짓는 핵심 파라미터인 Temperature, Top-K, Top-P, Repetition Penalty 등을 상세히 설명하고, 다양한 응용 분야별 최적 설정과 실제 코드 예제를 통해 활용법을 안내하는 실용 가이드입니다.
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AI 비디오 생성의 새 지평: TTT로 1분짜리 영상 생성하기
NVIDIA, 스탠포드 대학, UC 버클리 등 연구진이 개발한 Test-Time Training(TTT) 기술로 1분 길이 AI 비디오 생성이 가능해졌습니다. 기존 AI 비디오 모델이 20초 미만으로 제한되었던 한계를 어떻게 극복했는지 알아봅니다.
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ModernBERT: 차세대 인코더 모델의 새로운 지평
ModernBERT는 BERT의 후속 모델로, 속도와 정확도 면에서 획기적인 개선을 이룬 인코더 전용 모델입니다. 이 글에서는 ModernBERT의 주요 특징, 기술적 혁신, 그리고 AI 개발에서의 활용 방안을 자세히 알아봅니다.
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