국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글

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효과적인 Telco LLM 구축을 위한 토크나이저의 역할
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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
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From One to Ten: YOLO 시리즈 변천사
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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
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고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #4
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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
2400
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #3
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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
2100
Multimodal LLM 첫 삽 뜨기
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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
2000
네이버 D2
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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
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삼성
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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
500
고등학생도 이해하는 Transformer (Deep Learning) #2
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AI

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
1400
네이버 D2
기타

[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
2800
구글 머신러닝 부트캠프 2024를 마무리하며
Google for Developers
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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
1100
[10월 4주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요!  (#TheAndroidShow, Firebase Demo Day 2024)
Google for Developers
기타

[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
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MNO Performance 마케팅용 최적 요금제 선택을 위한 하이브리드 ML 모델링
데보션
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MNO Performance 마케팅용 최적 요금제 선택을 위한 하이브리드 ML 모델링

통신사 마케팅을 위해 요금제 변경 예측과 추천을 결합한 하이브리드 ML 모델을 소개했습니다.\nARPU와 고객 만족도의 균형을 고려해 다운그레이드 방어와 업셀 전략에 활용했습니다.

#ML#XGBoost
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협업 필터링을 넘어서: 하이퍼커넥트 AI의 추천 모델링
하이퍼커넥트
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협업 필터링을 넘어서: 하이퍼커넥트 AI의 추천 모델링

추천 시스템을 행렬 분해 관점에서 정리하고, 하이퍼커넥트 AI의 모델링 방향을 소개했습니다. 또한 SGD 기반 학습, 보조 정보 활용, GNN 도입 보류 이유를 함께 설명했습니다.

#추천 시스템#협업 필터링
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[10월 3주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요!  (AI 아카데미 선발 스타트업 소개)
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기타

[10월 3주차 위클리 업데이트] 이번 주 발표된 Google for Developers 최신 소식을 확인하세요! (AI 아카데미 선발 스타트업 소개)

Google for Developers의 주간 최신 소식을 AI, Android, Play, 보안 중심으로 한 번에 소개했습니다.\n개발자 문서 알림, 학습 과정, 커뮤니티 이벤트 안내도 함께 담았습니다.

#ML#Android
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