Google Cloud Next 2024 참관 후기 3편 - Generative AI with Enterprise Data
기업 데이터로 가치를 창출하는 과정의 중요성과 어려움을 소개했습니다. 생성형 AI를 활용한 가능성을 Google Cloud Next 2024 관점에서 다뤘습니다.
#GCP#LLM
9005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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Tokenizer: LLM은 텍스트를 어떻게 받아들일까? (feat. Andrej Karpathy) #1
LLM이 텍스트를 토큰으로 어떻게 받아들이는지 설명하는 입문 글입니다.\n토큰 개념과 학습 맥락을 이해하는 데 도움이 됩니다.
#LLM#토큰
10005분
AI vs Human, AI는 정말 사람처럼 행동하는 것일까? (feat. 설명 가능한 XAI) - #01
AI가 사람처럼 행동하는지와 설명 가능한 XAI 관점을 다루는 글입니다. 자율주행을 포함한 다양한 분야로 확장되는 AI 기술의 맥락을 제시했습니다.
#XAI
21005분
Writing Path: MBTI J처럼 체계적으로 글쓰는 AI
Writing Path: MBTI J처럼 체계적으로 글쓰는 AI
CLOVA for Writing의 LLM 기반 긴 블로그 초안 생성 기법 WritingPath를 소개한 세션입니다. 글쓰기 생산성과 평가 방법을 함께 다루며 체계적인 작성 흐름을 제안했습니다.
#LLM#글쓰기
27005분
토스뱅크가 AI로 보안과 효율도 챙기는 방법
토스뱅크는 ML 모델로 신분증 사본 품질을 검사해 반려와 경고를 자동화했습니다. 임계값과 A/B 테스트로 고객 불편을 줄이면서 수기 검토 효율도 높였습니다.
#ML#A/B 테스트
34005분
체계적인 실험관리 #2 AI 플랫폼에서 유연하게 연동하고 정확하게 재현하기
Runway의 실험 관리 기능과 재현 기능을 중심으로, MLflow 연동과 데이터셋·코드·환경 버전 관리를 정리했습니다. 산업 현장에서 빠른 원인 파악과 재배포를 위해 실험 재현이 왜 중요한지도 설명했습니다.
#MLOps#MLflow
17005분
오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명을 바탕으로 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델 개발 과정을 소개했습니다. 또한 MMR과 임계치 조정으로 실시간 추천과 오프라인 태깅의 요구를 각각 맞췄습니다.
#ML#multi-label classification
23005분
보이스피싱 애플리케이션 분석 2부
보이스피싱 앱이 피해자 단말기 등록과 상담 유도를 통해 어떤 정보를 수집하는지 분석했습니다. 암호화된 통신, 추가 APK 설치, 민감 권한 요구를 통해 악성 행위 구조를 확인했습니다.
#Android#AES
18005분
Phi-3 Technical Report Review
Microsoft의 Phi-3 기술 보고서를 리뷰한 글입니다. phi-3-mini(3.8B)를 중심으로 작은 모델의 성능을 소개했습니다.
#LLM
5005분
Gemini API로 차세대 AI 앱을 구현하는 'Gemini API 개발자 대회'에 참가하세요
Gemini API로 혁신적인 앱과 프로토타입을 만드는 개발자 대회 안내입니다.\n모바일·웹 등 다양한 영역에서 참여할 수 있으며 데모 영상과 지원서를 제출해야 합니다.
#Gemini#API
6005분
LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법
LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.
#ML#모니터링
22005분
ChatGPT로 암호화폐 가격 예측하기
ChatGPT로 암호화폐 가격 예측하기
암호화폐 시장에서 LLM과 뉴스 데이터를 활용해 가격 예측 연구를 소개했습니다. 한국과 글로벌 뉴스 감성 분석으로 가격 변동성과의 상관관계를 살펴봤습니다.
#ChatGPT#LLM
24005분