자격 질문은 변화하는 환경에서 행동이나 사건이 성공적으로 수행되는 데 필요한 모든 조건이나 요소를 결정하는 방법에 초점을 맞춥니다.

ReAct는 추론과 실행의 발전을 결합하여 언어 모델이 다양한 언어 추론 및 의사 결정 과제를 해결할 수 있도록 하는 일반적인 패러다임을 제안합니다.

Pre-training Once는 탄력적 학생 브랜치를 도입하고 각 사전 학습 단계에서 학습을 위해 하위 네트워크를 무작위로 샘플링하는 3개 브랜치로 구성된 자체 감독 학습 프레임워크입니다.

FlexAttention은 고해상도 시각 언어 모델의 효율성을 개선하도록 설계된 유연한 주의 메커니즘입니다.

FlashAttention은 효율적이고 메모리 친화적인 주의 알고리즘입니다.

인과 주의(CATT)는 특히 시각-언어 작업에서 인과 추론을 통합하여 모델 해석 가능성과 성능을 개선하는 혁신적인 주의 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 2000년 호주의 난양기술대학과 모나쉬대학의 연구자들에 의해 발견되었습니다. [...]

생각 나무는 대중적인 생각 연쇄 접근 방식을 일반화하여 언어 모델을 촉진하고 문제 해결의 중간 단계로서 일관된 텍스트 단위(생각)를 탐색할 수 있게 해줍니다.

MoMa 아키텍처는 혼합 모달리티, 초기 융합 언어 모델의 사전 학습을 위해 설계된 새로운 모달리티 인식 전문가 혼합(MoE) 아키텍처입니다.

다단계 오류 최소화(MEM)는 2024년 중국과학원 정보공학연구소, 난양이공대학, 싱가포르국립대학, 중산대학이 공동으로 발표한 논문 "Multimodal Unlearnable E […]"에서 발표되었습니다.

기하학적 랭글랜즈 추측은 랭글랜즈 프로그램의 기하학적 버전이다.

랭글랜즈 프로그램은 현대 수학에 매우 영향력 있는 연구 분야입니다. 여기에는 수론, 대수기하학, 군 표현 이론 등 수학의 여러 분야가 포함되며 이들 간의 심오한 연관성을 밝히려고 시도합니다.

ASIC(주문형 집적 회로)은 특정 사용자 요구 사항과 특정 전자 시스템의 필요에 따라 설계되고 제조된 집적 회로입니다.

벽시계 시간은 프로그램이나 프로세스의 실행 시간을 측정하는 데 사용되는 용어입니다. 이는 모든 유형의 대기 및 차단 시간을 포함하여 프로그램 실행 시작부터 끝까지 걸리는 실제 시간을 의미합니다.

파레토 프런트는 다목적 최적화의 핵심 개념으로, 여러 목적 간에 가장 좋은 균형을 이루는 솔루션 세트를 말합니다.

스트라이드는 이미지 처리 및 합성곱 신경망(CNN)에서 자주 사용되는 용어입니다. 이미지 처리의 맥락에서 스트라이드는 이미지에 자르기, 특징 추출, 필터링 등의 작업을 적용할 때 작업 창이 이미지에서 이동하는 단계 수를 나타냅니다. 예를 들어 이미지를 자를 때 […]

Dynamic Prompts는 자연어 처리(NLP) 및 기타 인공 지능 애플리케이션에서 특정 작업이나 인스턴스에 따라 프롬프트를 동적으로 조정할 수 있는 프롬프팅 기술입니다. 이 기술은 모델의 성능과 적응성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 딘 […]

SORT(Simple Online and Realtime Tracking)는 간단하고 효율적인 알고리즘에 초점을 맞춘 실용적인 다중 대상 추적 방법입니다. 이는 2016년 IEEE 국제 이미지 처리 컨퍼런스에서 퀸즐랜드 공과대학과 시드니 대학의 연구자들이 발표한 내용입니다. […]

우선순위 경험 재생은 중요도에 따라 다양한 빈도로 경험을 재생하여 학습 효율성을 개선하는 강화 학습 방법입니다.

CoT 기술은 복잡한 문제를 단계별 하위 문제 답으로 분해하여 모델이 세부적인 추론 과정을 생성하도록 안내합니다. 이를 통해 산술 추론, 상식적 추론, 기호 추론과 같은 복잡한 작업에 대한 모델의 성능이 향상됩니다.

PERT(Parameter Efficient Fine-tuning)는 대규모 사전 학습된 모델을 위한 미세 조정 방법으로, 전체 매개변수 미세 조정과 비슷한 성능을 유지하면서 모델 매개변수의 작은 하위 집합만 미세 조정하여 계산 및 저장 비용을 줄입니다.

인공지능 분야에서 '월드 모델'이란 환경이나 세계의 상태를 특성화하고 상태 간 전환을 예측할 수 있는 모델을 말합니다. 이 모델을 사용하면 에이전트가 시뮬레이션 환경에서 학습하고 학습한 전략을 실제 세계로 전환하여 학습 효율성을 높이고 위험을 줄일 수 있습니다. 위르겐 S […]

JEST(공동 예제 선택을 통한 다중 모드 대조 학습)는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하는 동안 발생하는 높은 에너지 소모 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

전체 매개변수 튜닝은 딥러닝의 모델 최적화 기술로, 특히 전이 학습이나 도메인 적응 시나리오에서 사용됩니다. 사전 훈련된 모델의 모든 매개변수를 특정 작업이나 데이터 세트에 맞게 미세 조정하는 작업이 포함됩니다.

점유 그리드 네트워크는 자율주행 인식 작업에서 중요한 역할을 합니다. 이는 의미론보다는 기하학에 초점을 맞춘 네트워크 모델입니다. 이는 자율주행 시스템이 자유 공간을 더 잘 인식하도록 도울 수 있으며, 인식 능력을 향상시키고 폐쇄 루프를 형성하는 핵심 기술입니다.

자격 질문은 변화하는 환경에서 행동이나 사건이 성공적으로 수행되는 데 필요한 모든 조건이나 요소를 결정하는 방법에 초점을 맞춥니다.

ReAct는 추론과 실행의 발전을 결합하여 언어 모델이 다양한 언어 추론 및 의사 결정 과제를 해결할 수 있도록 하는 일반적인 패러다임을 제안합니다.

Pre-training Once는 탄력적 학생 브랜치를 도입하고 각 사전 학습 단계에서 학습을 위해 하위 네트워크를 무작위로 샘플링하는 3개 브랜치로 구성된 자체 감독 학습 프레임워크입니다.

FlexAttention은 고해상도 시각 언어 모델의 효율성을 개선하도록 설계된 유연한 주의 메커니즘입니다.

FlashAttention은 효율적이고 메모리 친화적인 주의 알고리즘입니다.

인과 주의(CATT)는 특히 시각-언어 작업에서 인과 추론을 통합하여 모델 해석 가능성과 성능을 개선하는 혁신적인 주의 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 2000년 호주의 난양기술대학과 모나쉬대학의 연구자들에 의해 발견되었습니다. [...]

생각 나무는 대중적인 생각 연쇄 접근 방식을 일반화하여 언어 모델을 촉진하고 문제 해결의 중간 단계로서 일관된 텍스트 단위(생각)를 탐색할 수 있게 해줍니다.

MoMa 아키텍처는 혼합 모달리티, 초기 융합 언어 모델의 사전 학습을 위해 설계된 새로운 모달리티 인식 전문가 혼합(MoE) 아키텍처입니다.

다단계 오류 최소화(MEM)는 2024년 중국과학원 정보공학연구소, 난양이공대학, 싱가포르국립대학, 중산대학이 공동으로 발표한 논문 "Multimodal Unlearnable E […]"에서 발표되었습니다.

기하학적 랭글랜즈 추측은 랭글랜즈 프로그램의 기하학적 버전이다.

랭글랜즈 프로그램은 현대 수학에 매우 영향력 있는 연구 분야입니다. 여기에는 수론, 대수기하학, 군 표현 이론 등 수학의 여러 분야가 포함되며 이들 간의 심오한 연관성을 밝히려고 시도합니다.

ASIC(주문형 집적 회로)은 특정 사용자 요구 사항과 특정 전자 시스템의 필요에 따라 설계되고 제조된 집적 회로입니다.

벽시계 시간은 프로그램이나 프로세스의 실행 시간을 측정하는 데 사용되는 용어입니다. 이는 모든 유형의 대기 및 차단 시간을 포함하여 프로그램 실행 시작부터 끝까지 걸리는 실제 시간을 의미합니다.

파레토 프런트는 다목적 최적화의 핵심 개념으로, 여러 목적 간에 가장 좋은 균형을 이루는 솔루션 세트를 말합니다.

스트라이드는 이미지 처리 및 합성곱 신경망(CNN)에서 자주 사용되는 용어입니다. 이미지 처리의 맥락에서 스트라이드는 이미지에 자르기, 특징 추출, 필터링 등의 작업을 적용할 때 작업 창이 이미지에서 이동하는 단계 수를 나타냅니다. 예를 들어 이미지를 자를 때 […]

Dynamic Prompts는 자연어 처리(NLP) 및 기타 인공 지능 애플리케이션에서 특정 작업이나 인스턴스에 따라 프롬프트를 동적으로 조정할 수 있는 프롬프팅 기술입니다. 이 기술은 모델의 성능과 적응성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 딘 […]

SORT(Simple Online and Realtime Tracking)는 간단하고 효율적인 알고리즘에 초점을 맞춘 실용적인 다중 대상 추적 방법입니다. 이는 2016년 IEEE 국제 이미지 처리 컨퍼런스에서 퀸즐랜드 공과대학과 시드니 대학의 연구자들이 발표한 내용입니다. […]

우선순위 경험 재생은 중요도에 따라 다양한 빈도로 경험을 재생하여 학습 효율성을 개선하는 강화 학습 방법입니다.

CoT 기술은 복잡한 문제를 단계별 하위 문제 답으로 분해하여 모델이 세부적인 추론 과정을 생성하도록 안내합니다. 이를 통해 산술 추론, 상식적 추론, 기호 추론과 같은 복잡한 작업에 대한 모델의 성능이 향상됩니다.

PERT(Parameter Efficient Fine-tuning)는 대규모 사전 학습된 모델을 위한 미세 조정 방법으로, 전체 매개변수 미세 조정과 비슷한 성능을 유지하면서 모델 매개변수의 작은 하위 집합만 미세 조정하여 계산 및 저장 비용을 줄입니다.

인공지능 분야에서 '월드 모델'이란 환경이나 세계의 상태를 특성화하고 상태 간 전환을 예측할 수 있는 모델을 말합니다. 이 모델을 사용하면 에이전트가 시뮬레이션 환경에서 학습하고 학습한 전략을 실제 세계로 전환하여 학습 효율성을 높이고 위험을 줄일 수 있습니다. 위르겐 S […]

JEST(공동 예제 선택을 통한 다중 모드 대조 학습)는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 훈련하는 동안 발생하는 높은 에너지 소모 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

전체 매개변수 튜닝은 딥러닝의 모델 최적화 기술로, 특히 전이 학습이나 도메인 적응 시나리오에서 사용됩니다. 사전 훈련된 모델의 모든 매개변수를 특정 작업이나 데이터 세트에 맞게 미세 조정하는 작업이 포함됩니다.

점유 그리드 네트워크는 자율주행 인식 작업에서 중요한 역할을 합니다. 이는 의미론보다는 기하학에 초점을 맞춘 네트워크 모델입니다. 이는 자율주행 시스템이 자유 공간을 더 잘 인식하도록 도울 수 있으며, 인식 능력을 향상시키고 폐쇄 루프를 형성하는 핵심 기술입니다.