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그림과 실습으로 배우는 도커&쿠버네티스 Chapter 1교육/도커 및 쿠버네티스를 활용한 컨테이너 배포 및 운영기술 2024. 6. 9. 09:57
Chapter 1 도커란 무엇인가?01 도커란 무엇인가?데이터 또는 프로그램을 격리시키는 기능을 제공하는 소프트웨어주로 서버에서 사용됨다양한 프로그램과 데이터를 각각 독립된 환경에 격리하는 기능을 제공, 운영체제(비슷한 것)을 통째로 격리컨테이너와 도커 엔진조립형 창고 => 컨테이너컨테이너를 다루는 기능을 제공하는 소프트웨어 => 도커도커 소프트웨어의 본체 => 도커 엔진 =>컨테이너를 생성하고 구동가능컨테이너를 만들려면 이미지가 필요하다도커 엔진이외에도 컨테이너의 틀인 이미지가 필요담고 있는 소프트웨어의 종류에 따라 다양한 이미지 사용용량이 허락한다면 하나의 도커에 여러 개의 컨테이너를 올릴 수도 있음도커는 리눅스 컴퓨터에서 사용한다내부적으로 리눅스가 사용되고, 컨테이너에서 동작시킬 프로그램도 리눅스용..
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An Image is worth 16*16 words: Transformers for image recognition at scale공부/논문 2024. 6. 6. 13:07
https://arxiv.org/pdf/2010.11929 ViT논문 드디어 리뷰한다! Abstracttransformer는 자연어 처리에서 많이 사용되는 중, 컴퓨터 비전에서는 제한적 사용주로 vision에선 attention은 conv net과 함께 적용되거나 전체 구조를 유지하면서 conv net의 특정 구성 요소를 대체하는 데 사용여기서는 CNN에 의존하지 않고 이피미 패치 시퀀스에 직접 transformer를 사용해서 이미지 분류 작업에 우수한 성능을 보인다는 것을 보임ImageNet, CIFAR-100, VTAB 등 여러 중형~소형 이미지 벤치마크로 ViT가 훨씬 적은 자원으로 CNN에 비해 우수한 결과를 내는 것을 확인했음1. Introductionself-attention 기반 아키텍처(특..
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3. Introduction to Responsible AI교육/Google Cloud Study Jams - Gen AI 2024. 5. 19. 17:03
Google 7대 AI 원칙1. AI는 사회에 유익해야함2. AI는 불공정한 편향을 만들거나 강화해서는 안 됨3. AI는 안전하게 빌드되고 테스트되어야함4. AI를 사람들에게 설명할 수 있어야함5. AI는 개인정보보호 적용 설계 원칙을 포함해야함6. AI는 높은 수준의 과학적 우수성을 유지해야함7. AI는 위의 원칙에 부합하는 용도로 제공되어야함Google에서 추구하지 않으려는 특정 AI응용분야1. 전반적으로 피해를 초래하거나 초래할 가능성이 있는 기술2. 인명 피해를 초래하거나 이를 직접적으로 지원하는 것을 기본 목적으로 하거나 구현하게 되는 무기나 기타 기술3. 정보를 수집하거나 감시용으로 사용함으로써 국제적으로 인정된 규범을 위반하는 기술4. 국제법과 인권과 관련하여 널리 수용되는 원칙에 위배되는 ..
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2. Introduction to Large Language Models교육/Google Cloud Study Jams - Gen AI 2024. 5. 19. 13:09
1. LLMs정의딥러닝의 하위 집합선행학습을 진행한 후 특정 목적에 맞게 미세 조정할 수 있는 대규모 범용 언어 모델특징1. Large 학습 데이터 세트가 방대함(ex.PB)매개변수(머신이 모델 학습에서 학습한 메모리, 지식, 모델의 기술)의 수가 대규모2. General Purpose인간 언어의 공통성제한된 리소스3. Pre-trained and Fine-tuned이점1. 단일 모델을 여러 작업에 사용가능2. 최소한의 학습 데이터만 있으면 모델을 파인튜닝해서 특정 도메인 문제 해결 가능3. 더 많은 데이터, 매개변수를 추가하면 대규모 언어 모델의 성능이 계속해서 개선LLM Development vs Traditional ML Development2. LLM 사용사례텍스트 분류, 질의 응답, 문서요약, ..
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1. Introduction to Generative AI교육/Google Cloud Study Jams - Gen AI 2024. 4. 6. 16:59
생성형 AI 소개 AI는 컴퓨터공학의 한 분야로 자율적으로 추론하고 학습할 수 있는 시스템인 인텔리전스 에이전트의 생성을 다룸 머신러닝은 입력 데이터로 모델을 학습시키는 프로그램, 시스템(지도학습, 비지도학습) 딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인공신경망을 사용하여 머신러닝보다 더 복잡한 패턴을 처리, 여기에 생성형 AI가 들어감 분류모델은 데이터 포인트에 대한 라벨을 분류하거나 예측하는 데 사용 생성모델은 기존 데이터의 학습된 확률 분포를 기반으로 새로운 데이터 인스턴스생성 생성형 AI란? 인공지능의 일종으로 기존 콘텐츠에서 학습한 내용을 기반으로 새로운 콘텐츠 생성
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Build with AI 2024 Seoul공부/기타 2024. 3. 31. 21:21
1. 제로부터 시작하는 Flutter with Gemini 생활 1. LLM 인공지능>머신러닝>딥러닝 LLM 왕짱큰 언어모델 Attention Is All You Need 어텐션은 왕짱이다 NVIDIA→UXL대체 2. Flutter with Gemini 3. Google GenAI Gemma Open source Gemini알고리즘 그대로 사용 2B→모바일용, 7B→데스크탑용 에뮬레이터 상에서 속도는 생각보다 느리고, GPU model은 에러 발생 4. Live Demo 지금 당장 쓰기엔 어려울 듯 2. Gemma와 Flutter : 나만의 on-device 자비스 만들기 실습 겁나 갈김 3. Gemini를 활용한 이미지와 음악 만들기 : Zero2Story AI어쩌구저쩌구 설명설명 Zero2Story ..
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프롬프트 엔지니어링 가이드공부/AI 2024. 3. 28. 15:39
https://www.promptingguide.ai/kr 프롬프트 엔지니어링 가이드 – Nextra A Comprehensive Overview of Prompt Engineering www.promptingguide.ai Introduction LLM설정 temperature 값이 낮을수록 항상 가장 확률이 높은 토큰이 선택=>결정론적인 결과를 낳음 ex)질의응답 값이 높을수록 모델이 선택하는 토큰의 무작위성이 증가하여 보다 다양하고 창조적인 결과를 촉진=>다른 가능한 토큰의 가중치를 증가시키는 것과 같음 ex)글짓기 top_p 모델이 응답을 생산하는 결정성을 제어 정확하고 사실적인 답변을 원한다면 낮게, 더 다양한 반응을 원한다면 높게 설정 =>일반적으로 둘 중 하나 변경하는 것을 권장 프롬프트의 ..
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StyleGAN 1~3 논문 리뷰공부/논문 2024. 3. 19. 17:10
StyleGAN1 https://arxiv.org/abs/1812.04948 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks We propose an alternative generator architecture for generative adversarial networks, borrowing from style transfer literature. The new architecture leads to an automatically learned, unsupervised separation of high-level attributes (e.g., pose and identit arxiv.org Abstract quanti..