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오픈소스 멀티모달 모델 ARIA: 텍스트, 이미지, 비디오, 코드를 모두 이해하는 차세대 AI 2024년 10월, Rhymes AI는 최초의 오픈소스 멀티모달 네이티브 Mixture-of-Experts(MoE) 모델인 ARIA를 공개하였습니다. 본 글에서는 ARIA의 아키텍처, 학습 과정, 성능, 그리고 다양한 응용 가능성에 대해 심도 있게 분석하겠습니다. ARIA는 그 혁신적인 구조와 학습 방법을 통해 AI 모델의 새로운 표준을 제시하고 있으며, 이를 기반으로 한 여러 응용 분야에서 매우 유망한 결과를 보여주고 있습니다.ARIA란 무엇인가?ARIA는 텍스트, 이미지, 비디오, 코드와 같은 다양한 입력 모달리티를 처리하고 이해할 수 있도록 설계된 대형 언어 모델입니다. Mixture-of-Experts 구조를 채택하여 여러 데이터 유형을 효율적으로 처리하며, 이를 통해 멀티모달 데이터를 네이티브로..
여의도에서 만나는 신선한 해산물 맛집, 오복수산의 카이센동 완벽 리뷰! 안녕하세요! 오늘은 언제 먹어도 깔끔하고 맛있는 여의도 일식 맛집, 오복수산을 소개해드릴게요. 여의도에 계신 분들이라면 한 번쯤 들어보셨을 오복수산은 깔끔한 인테리어와 고급스러운 맛으로 유명한 곳이죠. 특히, 신선한 해산물로 만든 카이센동이 일품이라 업무 미팅뿐만 아니라 데이트나 친구들과의 식사 자리로도 추천드리고 싶은 곳입니다.신선한 해산물로 가득한 카이센동오복수산의 대표 메뉴인 카이센동은 부드러운 밥 위에 신선한 해산물을 듬뿍 얹은 덮밥 요리입니다. 해산물은 오복수산만의 비법 간장과 생와사비를 곁들여 먹는 게 특징이에요. 밥은 '동의보감' 쌀을 사용하고, 72시간 숙성된 짜지 않은 간장으로 간을 맞춰 더욱 깊은 맛을 느낄 수 있습니다. 회는 언제 먹어도 신선하고, 입에 넣는 순간 살살 녹아 입맛을 사..
여의도 직화 제육볶음 맛집! 불맛의 끝판왕, 별미볶음 소개 안녕하세요, 여러분! 😊 오늘은 한국인이라면 누구나 좋아할 수밖에 없는 음식, 제육볶음 맛집을 소개해드리려고 합니다. 제육볶음은 어디서나 쉽게 맛볼 수 있는 음식이지만, 오늘 소개할 곳은 여의도에서 특히 유명한 맛집이에요. 점심시간에 늦게 가면 줄을 서야 할 만큼 인기 있는 곳인데요, 그 맛의 비밀이 궁금하시죠? 바로 별미볶음입니다!1. 불맛 가득! 직화로 즐기는 제육볶음별미볶음의 가장 큰 특징은 바로 직화로 구워내는 제육볶음입니다. 제육볶음을 직화로 구워내서 불맛이 더해진 이곳의 제육볶음은 다른 곳과는 차원이 다릅니다. 불맛이 고기와 양념에 스며들어 깊은 맛을 느낄 수 있어요. 메뉴도 다양해서 제육직화뿐만 아니라 오삼직화, 쭈삼직화, 낙삼직화 등 매콤한 불맛을 원하는 분들에게 딱 맞는 선택이 가능하답..
백준 알고리즘 문제 풀이 가이드: 코딩 면접 대비 완벽 준비-2960 에라토스테네스의 체 편(python) 문제 살펴보기!!문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/2960솔루션 살펴보기!!def find_kth_erased_number(N, K): erased = [False] * (N + 1) # 소수 판별 리스트. 0과 1은 사용하지 않음. count = 0 # 몇 번째 숫자가 지워졌는지 카운트 for P in range(2, N + 1): if not erased[P]: # P가 아직 지워지지 않았을 때 # P를 지움 (소수) erased[P] = True count += 1 # 지운 횟수 증가 if count == K: # K번째로 지운 수가 P라면 반환 ..
적은 자원으로 대형 AI 모델을 훈련시킨다 - QLoRA의 혁신적인 기술 QLoRA란 무엇인가?QLoRA는 딥러닝 모델의 경량화 기법 중 하나로, 대형 언어 모델(LLM)을 제한된 자원으로 효율적으로 훈련시키기 위해 개발된 방법론입니다. 기존의 경량화 방법인 LoRA(Low-Rank Adaptation)에 4-bit NormalFloat, Double Quantization, Paged Optimization 기술을 추가하여 모델의 크기를 줄이고, 필요한 GPU 메모리 용량을 획기적으로 감소시킨 것이 특징입니다. 이를 통해 QLoRA는 대형 모델을 상대적으로 적은 하드웨어 자원으로도 효과적으로 학습시킬 수 있는 가능성을 제공합니다.QLoRA의 등장으로 인해 이제 대형 모델의 학습이 반드시 거대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는다는 점에서 연구 및 개발의 접근성이 크게 향상되었..
거대한 AI 모델을 작은 장치로? LLM과 Quantization의 모든 것 딥러닝의 발전은 급속도로 이루어지고 있으며, 그에 따라 모델의 규모와 복잡성 또한 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)과 같은 거대한 모델들이 등장하면서, 이러한 모델을 실제로 활용 가능한 형태로 변환하기 위한 다양한 최적화 기법들이 연구되고 있습니다. 그중에서도 특히 주목받고 있는 기술이 바로 '양자화(Quantization)'입니다. 본 글에서는 Quantization의 개념, 필요성, 그리고 유형 및 적용 방식에 대해 심층적으로 살펴보고자 합니다.Quantization이란 무엇인가?Quantization은 딥러닝 모델의 파라미터를 더 낮은 정밀도의 비트로 매핑하는 과정입니다. 즉, 원래 높은 정밀도를 가진 수치 데이터(예: 32비..
떡볶이 덕후라면 꼭 가봐야 할 여의도 맛집, 모퉁이네! 안녕하세요, 떡볶이를 사랑하시는 여러분! 오늘은 여의도에서 핫한 즉석 떡볶이 맛집 모퉁이네를 소개해드리려고 해요. 단짠매콤한 맛이 어우러져 스트레스를 한방에 날려주는 그 맛, 바로 떡볶이죠! 이곳은 오픈 30분이면 만석이 될 정도로 인기 있는 곳이라 점심 시간에 맞춰가면 꼭 대기를 해야 하는 곳이에요. 떡볶이 한 그릇이면 마음까지 따뜻해지는 이 곳, 어떤 매력이 숨어 있을까요?특징 1: 쫄깃한 즉석 떡볶이의 참맛모퉁이네의 대표 메뉴는 즉석 떡볶이입니다. 많은 사람들이 떡볶이는 쉬운 요리라고 생각하지만, 맛있게 만들기는 쉽지 않죠. 하지만 이곳에서는 누구나 사랑할 만한 완벽한 떡볶이를 만나볼 수 있어요. 특히 깻잎 떡볶이와 우삼겹 떡볶이가 대표적이에요. 깻잎의 향긋한 풍미가 더해진 떡볶이와 고소한 우삼겹이..
백준 알고리즘 문제 풀이 가이드: 코딩 면접 대비 완벽 준비-9613 GCD 합 편 (python) 문제 살펴보기!!문제 링크 : https://www.acmicpc.net/problem/9613솔루션 살펴보기!!import sysimport mathfrom itertools import combinations # 가능한 모든 쌍을 생성하기 위해 사용def main(): input = sys.stdin.read # 표준 입력을 한 번에 읽어옴 data = input().split() # 데이터를 공백 기준으로 분할하여 리스트로 저장 idx = 0 t = int(data[idx]) # 첫 번째 값은 테스트 케이스의 수 idx += 1 for _ in range(t): # 테스트 케이스의 수만큼 반복 n = int(data[idx]) # 현재 ..
고성능 NoSQL 솔루션 ScyllaDB, Cassandra보다 빠른 이유는? ScyllaDB는 최근 NoSQL 데이터베이스 시장에서 주목받고 있는 고성능 분산형 데이터 관리 솔루션입니다. ScyllaDB는 Apache Cassandra와 완벽하게 호환되며, 그보다 월등히 높은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 2016년 이스라엘의 스타트업에 의해 처음 출시된 ScyllaDB는 성능과 확장성 면에서 Cassandra의 한계를 극복하고자 설계되었습니다. Cassandra는 애플, 넷플릭스 등 대규모 서비스에서 사용되는 인기 있는 NoSQL 솔루션이지만, ScyllaDB는 이를 기반으로 혁신적인 개선을 이뤄내면서 더욱 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다. 본 글에서는 ScyllaDB의 주요 특징과 성능을 고찰하고, Cassandra와의 차이점을 심도 있게 분석하겠습니..
MCQA: 언어 모델 이해를 위한 핵심 평가 방법 MCQA(Multiple-Choice Question Answering)는 언어 모델의 이해력과 추론 능력을 평가하는 데 필수적인 도구로, 이러한 평가 방식을 통해 모델의 지식 수준과 문제 해결 능력을 정량적으로 측정할 수 있습니다. 이는 여러 선택지 중 올바른 답을 선택하는 문제 형식으로, 언어 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 있어 중요한 역할을 수행합니다.MCQA의 목적은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다.1. 모델 성능 평가MCQA는 대형 언어 모델(LLM)의 이해력과 추론 능력을 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 다양한 주제와 난이도의 질문을 통해 모델이 얼마나 정확하게 문제를 해결할 수 있는지를 평가합니다. 예를 들어, 과학, 역사, 수학 등의 특정 분야에서 모델이 얼마나 깊이 있는 이해를..

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