고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #5
벡터 내적과 Linear Layer를 MNIST 분류 예제로 풀어 설명했습니다. 학습이 진행되며 가중치가 숫자 이미지와 닮아가는 과정을 통해 원리를 이해하도록 돕습니다.
#Transformer#ML
16005분
필터 1
효과적인 Telco LLM 구축을 위한 토크나이저의 역할
토크나이저가 LLM 성능과 비용에 미치는 영향을 설명하고, 언어별 차이와 한국어 최적화 사례를 소개했습니다. SKT의 Telco LLM이 한국어에서 더 효율적인 토크나이저를 설계한 배경과 비교 결과를 다뤘습니다.
#LLM#토크나이저
16005분
From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사
YOLO 시리즈의 버전별 변화와 핵심 개선점을 정리한 글입니다. 실시간 객체 탐지의 속도·정확도 균형과 생태계 변화를 함께 살펴보았습니다.
#ML#객체 탐지
10005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #4
4차원 이상 벡터의 내적을 유사도 관점에서 쉽게 설명했습니다. DCT Basis Vector와 Softmax를 통해 분류와 주파수 변환의 연결도 소개했습니다.
#Transformer#ML
23005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #3
그래픽스의 Affine 변환을 내적과 매트릭스 연산으로 설명했습니다. 내적의 의미를 이해하면 Transformer와 다차원 공간을 더 쉽게 볼 수 있다고 강조했습니다.
#Transformer#ML
21005분
Multimodal LLM 첫 삽 뜨기
멀티모달 LLM의 대표 아키텍처와 instruction tuning, RLHF 계열 정렬 기법을 정리했습니다. LLaVA 기반 사례와 데이터셋 구성을 함께 살펴볼 수 있습니다.
#LLM#ML
18005분
경량화 레시피: Teacher 지식 조린 소형 모델, 근데 성능을 곁들인
경량화 레시피: Teacher 지식 조린 소형 모델, 근데 성능을 곁들인
서비스용 LLM을 성능 저하 없이 소형화하는 경량화 레시피를 소개했습니다. 제목 추천과 키워드 추출 사례로 실무 적용 방식을 다뤘습니다.
#LLM#model
15005분
SMS 인증을 이용한 공격 증가, 머신러닝 기반 탐지 시스템으로 해결
SMS 인증을 이용한 공격 증가, 머신러닝 기반 탐지 시스템으로 해결
SMS 인증을 악용한 AIT 공격 증가와 그에 대한 머신러닝 기반 탐지 시스템 대응을 다뤘습니다. 서비스 비용 부담을 줄이기 위한 탐지 접근을 소개했습니다.
#SMS#ML
0005분
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #2
Transformer와 딥러닝을 이해하기 위한 기초로 내적의 의미를 그래픽스 예시로 설명했습니다. 회전 행렬과 Basis Vector 변환을 통해 좌표 변환을 직관적으로 풀어냈습니다.
#Transformer#ML
13005분
[DAN 24] <DEVIEW> 세션 살펴보기 (참가신청 10/30~31)
[DAN 24] <DEVIEW> 세션 살펴보기 (참가신청 10/30~31)
DEVIEW 세션에서 MLOps, LLM, Vision, Web 분야의 네이버 개발 사례를 소개했습니다.\nLLM 서빙 최적화와 서비스 적용, 웹 성능 관리 등 실무 주제가 중심입니다.
#LLM#MLOps
25005분
구글 머신러닝 부트캠프 2024를 마무리하며
구글 머신러닝 부트캠프 2024 5기 졸업식과 함께 참가자들의 성과가 공유되었습니다. DLS, 캐글, 젬마 프로젝트를 통해 학습과 협업의 경험을 쌓았습니다.
#ML#LLM
9005분
[10월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (#TheAndroidShow, Firebase Demo Day 2024)
Google for Developers의 10월 4주차 최신 소식과 주요 블로그 업데이트, 이벤트를 소개했습니다.\n관심 있는 제품군의 문서와 행사 정보를 확인해보시면 좋습니다.
#LLM#ML
9005분