AI Briefing#fine-tuning
#fine-tuning와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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Argilla 2.4가 출시되어 Hugging Face Hub의 데이터셋을 코드 없이 불러와 데이터 라벨링 및 피드백 수집이 가능해졌다.
Amazon Bedrock에서 Claude 3 Haiku의 파인튜닝 기능을 지원하여 비즈니스 맞춤형 최적화가 가능해졌다.
OpenAI가 대형 모델의 출력을 활용해 소형 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있는 모델 증류(Model Distillation) 기능을 출시했다.
기존 LLM을 1.58비트 BitNet 아키텍처로 파인튜닝하여 연산 효율을 극대화하는 방법과 모델을 공개했다.
Indeed가 OpenAI의 GPT 모델을 미세 조정하여 수백만 명의 구직자에게 개인화된 채용 추천 사유를 제공한다.
Intel Gaudi 2 가속기를 통해 단백질 언어 모델 ProtST의 추론 및 미세 조정 성능을 A100 대비 대폭 향상시켰다.
XLSCOUT가 Hugging Face와 협업하여 특허 및 지식재산권(IP) 분석에 최적화된 ParaEmbed 2.0을 출시했다.
Microsoft의 소형 시각 언어 모델 Florence-2를 DocVQA 작업에 맞춰 미세 조정하는 방법과 성능 결과를 소개한다.
Mistral AI가 la Plateforme를 통해 오픈소스 SDK와 서버리스 서비스 등 다양한 모델 커스터마이징 옵션을 공개했다.
Sentence Transformers v3.0의 새로운 학습 방식을 활용한 임베딩 모델 파인튜닝 방법을 상세히 설명한다.
Hugging Face가 Dell 플랫폼을 통해 온프레미스 환경에서 오픈 모델을 쉽게 학습 및 배포할 수 있는 Dell Enterprise Hub를 출시했다.
OpenAI가 fine-tuning API 기능을 개선하고 custom models 프로그램을 통해 맞춤형 모델 지원을 확대한다.
Hugging Face가 Gemma 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있는 PEFT 및 QLoRA 활용 가이드를 공개했다.
LLM으로 생성한 합성 데이터를 활용해 GPT-4 수준의 성능을 내는 저비용·고효율 맞춤형 모델 구축 방법을 제시한다.
Meta의 Wav2Vec2-BERT를 활용해 데이터가 부족한 언어의 음성 인식(ASR) 성능을 높이는 방법을 다룬다.
Hugging Face가 SDXL Dreambooth LoRA 학습 성능을 극대화한 새로운 스크립트를 공개했다.
데이터 어노테이션 도구 Prodigy와 Hugging Face를 직접 연결하는 Prodigy-HF 플러그인이 출시되었다.
Hugging Face의 공개 저장소를 활용해 특정 코드베이스에 최적화된 개인용 코딩 어시스턴트를 구축하는 방법과 HugCoder를 소개한다.