728x90 AI 논문 분석32 Mixtral-8x7B, MoE 언어 모델의 고속 추론 혁신 기술 안녕하세요! 오늘은 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델을 고성능 GPU 없이도 빠르게 처리할 수 있는 새로운 기술에 대한 논문을 살펴보겠습니다. MoE는 각 분야에 특화된 서브네트워크(sub-network)를 의미하는 "전문가(Experts)"의 조합을 통해 입력 데이터를 처리하는 기술입니다. MoE 언어 모델 Mixtral-8x7B는 총 560억 개 파라미터를 가지며, Llama 2 70B 및 GPT3.5와 비교한 대부분의 벤치마크에서 매우 우수한 성능을 나타냅니다. 이 블로그를 통해서 제한된 GPU메모리 환경에서 MoE 언어 모델의 빠른 추론을 위한 혁신적인 기술들과 DEMO사이트에 대해서 살펴 보실수 있습니다. 2023.12.13 - [대규모 언어모델] - ChatGPT의 강력한 .. 2024. 1. 4. SOLAR 10.7B: 대규모 언어 모델의 효과적인 깊이 업스케일링 안녕하세요! 오늘은 국산 대규모 언어 모델 Solar 10.7B의 깊이(Depth) 업스케일링 기술에 대한 논문을 살펴보겠습니다. "깊이 업스케일링"은 대규모 언어 모델을 확장하기 위한 기술로, 주로 모델의 깊이(Depth)를 증가시키는 방법을 나타냅니다. 언어 모델의 깊이는 모델이 가지는 층(Layers)의 수를 의미하며, 이를 늘리는 것은 모델의 표현력과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 블로그를 통해서 Solar 10.7B에 적용된 DUS(Depth Up-Scaling) 기술의 개요, 원리, 특성, 성능평가에 대해 확인하실 수 있습니다. 그럼, 출발하실까요? 논문 개요 및 목적 논문 제목: "SOLAR 10.7B: Scaling Large Language Models with Simple yet E.. 2023. 12. 31. FERRET: 이미지에서 무엇이든 찾아서 표현하는 애플의 언어 모델 안녕하세요. 오늘은 애플이 2023년 10월에 발표한 "FERRET: REFER AND GROUND ANYTHING ANYWHERE AT ANY GRANULARITY"라는 논문에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 논문은 이미지 내에서 어떤 대상이든 어디서든 참조하고 위치를 지정하는 데 있어 매우 뛰어난 능력을 갖춘 Ferret 모델에 대한 것입니다. 이 블로그에서는 Ferret의 구조, 동작원리, 특징, 성능평가 등에 대해서 확인하실 수 있습니다. 논문개요 및 목적 논문 제목: FERRET: REFER AND GROUND ANYTHING ANYWHERE AT ANY GRANULARITY 논문 저자: Apple AI/ML 논문 게재 사이트: https://arxiv.org/abs/2310.07704v1 논문.. 2023. 12. 25. VideoPoet: 구글의 제로샷(Zero-Shot) 비디오 생성 대규모 언어 모델 안녕하세요. 오늘은 구글이 개발한 대규모 언어모델 VideoPoet에 대한 논문을 살펴보겠습니다. VideoPoet은 구글 리서치에서 개발한 대규모 언어 모델로, 텍스트 입력을 통해 제로샷(Zero-Shot) 비디오 생성을 수행하는 능력을 갖춘 모델입니다. 이 블로그에서는 VideoPoet의 구조와 특징, 동작원리, DEMO 콘텐츠 등을 확인하실 수 있습니다. 그럼 출발하시죠~ "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 논문 개요 및 목적 논문 제목 : "VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation" 논문 저자 : Google Research 논문 게재 사이트 : https://arxi.. 2023. 12. 23. [AI 논문 리뷰] 대규모 언어 모델을 위한 애플의 메모리 최적화 기술 안녕하세요. 오늘은 애플이 제한된 메모리 상에서 대규모 언어 모델 추론을 효과적으로 수행하는 혁신적인 기술을 제시한 논문에 대해 살펴보겠습니다. 이 논문은 윈도잉과 로우-칼럼 번들링이라는 새로운 개념을 소개합니다. 이 블로그에서는 이러한 기술이 어떻게 대규모 언어 모델의 실행을 혁신적으로 변화시키는지, 그리고 플래시 메모리를 활용하여 데이터 전송 및 메모리 사용을 어떻게 최적화하는지에 대해 알아보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요? "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 논문 개요 및 목적 논문 제목: "LLM in a Flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory" 논문 저자: Ke.. 2023. 12. 22. AI 논문 분석: 대규모 언어 모델을 활용한 프로그램 탐색, FunSearch 안녕하세요, 여러분! 오늘은 대규모 언어 모델을 활용한 프로그램 탐색에 대한 흥미로운 논문을 소개해드리려고 합니다. 이 논문은 Google DeepMind에서 발표한 논문으로, FunSearch라는 새로운 알고리즘을 소개하고 있습니다. FunSearch는 언어 모델을 기반으로 하는 발견적 프로그램 탐색 알고리즘으로, 어려운 수학적 문제에 대한 창의적이고 효과적인 해결책을 찾는 것을 목표로 합니다. "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 논문 개요 및 목적 논문제목: 수학적 발견: 대규모 언어 모델을 활용한 프로그램 탐색에서의 새로운 통찰(Mathematical discoveries from program search with large language .. 2023. 12. 19. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 728x90
