전체 글91 [LLM] ChatGPT 4o 이미지 생성 모델, 어떻게 만들었는지 원리 탐구 한국시간으로 3월 26일, OpenAI는 새로운 이미지 생성 모델을 ChatGPT 4o를 통해 공개했다. 무료 버전에선 하루 3회, 유료 버전은 무제한으로 사용가능하다고 하는데, 무료 버전을 사용하는 일부 사람들은 정상작동하지 않는다는 말도 있다. https://openai.com/index/introducing-4o-image-generation/ 이 모델은 OpenAI의 기존 이미지 생성 모델인 DALL-E를 포함하여 세상의 이미지 생성 모델들이 불가능했던 것들, 예를 들면 이미지에 글자 넣기나 동일한 캐릭터 연속 생성, 사진의 객체는 그대로 유지하고 스타일만 바꾸는 등 정말 놀라운 성능을 보여줬다. 아래와 같은 놀라운 작업이 프롬프트 한 줄로 가능한 시대가 온 것이다. 특히 커뮤니티에서는 위에.. 2025. 3. 28. [LLM] LG의 LLM EXAONE Deep 사용 후기 및 딥시크 R1, OpenAI o1 과의 비교 오늘(3/18) 아침 LG의 야심작 EXAONE 모델의 새로운 버전이 오픈소스로 공개됐다. https://huggingface.co/LGAI-EXAONE LGAI-EXAONE (LG AI Research)LG AI EXAONE Welcome to the official HuggingFace organization of EXAONE, which refers to the family of Large Language Models (LLMs) and Large Multimodal Models (LMMs) developed by LG AI Research. EXAONE stands for EXpert AI for EveryONE, a vision that LG ihuggingface.co보통 모델에 Deep이 들.. 2025. 3. 18. [딥러닝] 논문 리뷰 - Normalization 꼭 필요없다. Transformers without Normalization 3일 전 Normalization과 관련된 굉장히 재밌는 논문이 메타에서 나왔다. https://arxiv.org/abs/2503.10622 Transformers without NormalizationNormalization layers are ubiquitous in modern neural networks and have long been considered essential. This work demonstrates that Transformers without normalization can achieve the same or better performance using a remarkably simple technique. We introduarxiv.org 나는 일전에도 Batch Norm.. 2025. 3. 17. [NLP] BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding 논문 리뷰 2 이번 포스팅은 지난 포스팅에서 다루지 못한 BERT의 Pre-train 및 파인튜닝 Approach를 다뤄보도록 하겠다. https://tiabet0929.tistory.com/90 [NLP] BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding 논문 리뷰 1이번 포스팅에선 BERT를 리뷰해보려고 한다. 워낙 유명한 모델이고 또 전세계적으로 많은 분들이 잘 정리해주신 게 많기 때문에, 나는 내가 잘 몰랐던 부분을 중점적으로 정리해보려고 한다. httiabet0929.tistory.com 글을 시작하기에 앞서 최근 내가 여러 모델들의 논문을 읽으면서, 후대에 공부를 시작한 사람으로서 깨달은 점을 적어보려고 한다. .. 2025. 3. 14. [NLP] 유사도 검색 알고리즘 TF-IDF 및 BM25 파이썬과 정리 RAG를 공부하다보면 DPR을 공부하게 되는데, DPR에서 기존 SOTA로 언급한 메소드가 있으니 바로 BM25이다. 그래서 이번 포스팅에선 TF-IDF와 BM25를 간단하게 정리하려고 한다. TF-IDFTF-IDF는 텍스트마이닝 공부를 하다보면 초반에 배우게 되는 알고리즘이다. 문서를 어떻게 벡터, 즉 숫자로 바꿀 것이냐에 대한 알고리즘인데, 방식이 쉽고 간단한 점이 장점이다. 또한 문서 내에서 단어가 얼마나 중요한지를 나타낼 수 있는 통계적 지표로도 활용 가능하여 처음 제시된 것이 1972년이니 얼마나 이 분야에서 잘 활용되었는지 알 수 있다. 공식을 살펴보면TF-IDF(t,d)=TF(t,d)×IDF(t) $\text{TF}(t,d) = \fr.. 2025. 3. 11. [NLP] BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding 논문 리뷰 1 이번 포스팅에선 BERT를 리뷰해보려고 한다. 워낙 유명한 모델이고 또 전세계적으로 많은 분들이 잘 정리해주신 게 많기 때문에, 나는 내가 잘 몰랐던 부분을 중점적으로 정리해보려고 한다. https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingWe introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation model.. 2025. 3. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
