AI Briefing#transformer
#transformer와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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ElevenLabs가 Hasbro의 트랜스포머·GI Joe 등 iconic 캐릭터 음성을 AI로 구현해 Iconic Marketplace에서 라이선스 제공을 시작했다.
Anthropic이 LLM 중간 레이어의 활성화를 어휘 토큰으로 해석하는 도구 Jacobian Lens를 오픈소스로 공개했다.
Airbnb가 게스트의 장기적인 행동 패턴을 학습하여 최적의 숙소를 추천하는 Transformer 기반 시퀀스 모델을 구축했다.
잘 설계된 LLM 하네스(RLM)가 짧은 태스크 학습만으로 8~32배 긴 태스크와 새로운 도메인에 일반화됨을 실험으로 입증했다.
Residual Stream을 다중 스트림으로 확장하여 모델의 메모리 용량과 지능을 높이는 xHC 기술이 제안되었습니다.
DALL-E의 등장부터 VQ-VAE 기반 모델을 거쳐 LG AI 연구원의 L-Verse까지, Vision-Language 모델의 발전 과정을 살펴본다.
시계열 데이터의 복잡한 패턴을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 딥러닝 기반 이상 감지 기술과 최신 연구를 소개한다.
Decision Transformer는 강화학습 문제를 시퀀스 모델링 문제로 변환하여 Transformer 구조를 통해 안정적인 정책 학습을 구현한다.
CVPR 2022에서 발표된 Transformer 기반 및 자기지도 학습 기반의 연속 학습 최신 연구 동향을 소개한다.
NLP의 성공을 따라 시각-언어 분야에서도 대규모 데이터와 인프라를 활용한 거대 모델 학습이 가속화되고 있다.
CVPR 2022에서 발표된 Transformer 기반 및 자기지도 학습 기반의 Continual Learning 연구 트렌드를 소개한다.
생성형 AI의 핵심인 거대 언어 모델(LLM)의 데이터 학습, 평가, 모델 구조를 상세히 분석한다.
LG AI연구원이 테이블 데이터의 구조적 특징을 보존하며 학습 성능을 극대화하는 새로운 증강 기법 AGATa를 발표했다.
LG AI Research가 시계열 데이터의 변수 중복성을 줄여 학습 효율을 높이는 VarDrop 알고리즘을 AAAI-25에서 발표했다.
LG AI연구원은 변수 간 중복성을 줄여 시계열 예측 모델의 학습 효율을 극대화하는 VarDrop 알고리즘을 제안했다.
Anthropic이 AI 모델의 성능 저하 없이 위험한 지식만 선택적으로 제거하거나 활성화할 수 있는 GRAM 기술을 선보였다.
vLLM의 Transformers 모델링 백엔드가 최적화되어 기존 커스텀 구현체와 대등하거나 더 빠른 성능을 제공합니다.