[AI] Transformer
개요 2017년 Google 논문 “Attention Is All You Need”에서 발표한 딥러닝 아키텍처 RNN의 병렬 처리 한계를 어텐션(Attention) 메커니즘으로 해결 현재 NLP, Vision, 멀티모달 영역의 사실상 표준 아키텍처 GPT, BERT...
개요 2017년 Google 논문 “Attention Is All You Need”에서 발표한 딥러닝 아키텍처 RNN의 병렬 처리 한계를 어텐션(Attention) 메커니즘으로 해결 현재 NLP, Vision, 멀티모달 영역의 사실상 표준 아키텍처 GPT, BERT...
개요 사이트 / GitHub 데이터, I/O 및 컴퓨팅 집약적인 워크로드에 초점을 맞춘 고성능 “서버리스” 프레임워크 Jupyter 및 Kubeflow와 같은 널리 사용되는 데이터 과학 도구와 잘 통합 CPU 및 GPU를 통한 실행을 지원 단일 함수 인스턴스는 ...
개요 순서가 있는 시계열·시퀀스 데이터 처리에 특화된 딥러닝 신경망 이전 시점의 정보를 기억하여 현재 출력에 반영하는 순환(Recurrent) 구조 텍스트, 오디오, 주가 등 시간적 의존성이 있는 데이터에 강점 현재는 대부분 Transformer로 대체되었으나, 경...
개요 사이트 오픈 소스 엣지 라우터 주요 목표 사용하기 쉽게 만드는 것 차별화 서비스에 적합한 구성을 자동으로 검색 인프라를 검사하여 관련 정보를 찾고 어떤 서비스가 어떤 요청을 제공하는지 발견 ...
개요 이미지·공간 데이터에 특화된 딥러닝 신경망 아키텍처 합성곱(Convolution) 연산으로 지역 패턴(엣지, 텍스처, 형태)을 계층적으로 학습 2012년 AlexNet이 ImageNet 대회에서 압도적 성능으로 딥러닝 르네상스를 촉발 심층 학습의 한 분야로, ...
개요 LLM이 원하는 결과를 출력하도록 입력(프롬프트)을 설계하는 기술 별도의 모델 학습 없이 프롬프트 작성만으로 LLM 성능을 크게 향상시킬 수 있음 적용 대상: ChatGPT, Gemini, Claude 등 모든 LLM
BaaS(Backend as a Service) 개발자에게 백엔드를 쉽게 구축할 수 있는 방법을 제공하는 서비스 모든 백그라운드 측면을 아웃소싱하여 프런트엔드만 작성하고 유지 관리하면 되는 클라우드 서비스 모델 개발자는 백엔드를 구축하거나 유지 관리할 필요 없이 애플리...
개요 공식 사이트 Anthropic이 개발한 대화형 AI 서비스 및 LLM OpenAI 출신 연구자들이 2021년 설립한 안전 중심 AI 기업의 주력 모델 AI 안전성(Safety)을 핵심 가치로 Constitutional AI 기법 적용 긴 컨텍스트 윈도우, ...
개요 공식 사이트 Google DeepMind가 개발한 멀티모달 AI 모델 및 서비스 2023년 12월 Bard에서 Gemini로 리브랜딩 Google 검색, Gmail, Google Docs 등 Google 생태계와 깊은 통합 텍스트·이미지·오디오·비디오·코드...
개요 5G 네트워크 자동화 및 지능화를 위해 5G 시스템 내의 새로운 표준기능 수집된 네트워크 데이터를 머신러닝을 이용하여 분석하고 결과를 5G 코어 네트워크 기능들에게 제공 운용 관리자들의 수동 설정 및 제어를 통한 관리를 인공지능 기술 기반의 완전 자동화 방식으로 ...