Helpful & Harmless Agent AI 모델의 정렬(Alignment)이라고 이야기할 때 흔히 나오는 Helpfulness와 Harmlessness는 어떤 의미인가? 이는 정의 …

이미지 생성 하면 Style GAN이었던 시절에도 일러스트 생성 등은 오타쿠적 인기가 있는 주제였다. 문제의 Danbooru 데이터셋 같은 경우에도 그 시점에 이미 만들어진 데이터셋이었 …

https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web LM을 다음 단어를 예측할 뿐이라거나 학습 데이터를 기억할 뿐이라는 식으로 묘사하는 것은 폄하를 위한 언어이지 LM의 실체나 실제 한계에 대해서 논하기에 적절한 방 …

머신 러닝 코드, 특히 실험적 목적이 강한 코드에서 가장 중요한 문제 중 하나가 설정을 관리하는 것이라고 본다. 머신 러닝 모델에는 수많은 하이퍼파라미터가 존재하고 그 …

딥 러닝이 유행하기 시작할 무렵 딥 러닝의 장점으로 나왔던 것이 특징을 추출하는 알고리즘(Feature extractor)을 데이터를 통해 학습한다는 것이었 …

프리트레이닝과 전이학습 모델을 프리트레이닝하는 것이, 혹은 프리트레이닝된 모델이 모듈로 쓰는 것이 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다는 건 너무나 잘 알려진 사실이다. …

우선 인과관계라는 것이 대체 무엇인가? 인과관계라는 것을 명확하게 정의하는 것은 복잡한 철학적 문제다. 그러나 실용적인 목적으로는 단순한 정의를 사용할 수 있다. …

https://sinews.siam.org/Details-Page/deep-deep-trouble 뉴럴넷 연구를 하던 사람들이 오랜 겨울을 지나왔던 것처럼 이미지 처리에서, 이젠 전통적인 방법이라고 불리는 방법들을 연구하던 사람들의 고민이 깊은 모양이다. 뉴 …

머신 러닝을 하는데 성능이 잘 안 나온다는 질문이 종종 보여서, 모델 성능 평가의 왕도를 소개해봄. 사실 Deep Learning book의 챕터 11에 나오는 내용. 전처리를 하고 데이터 …

우선, 2012년에는 우선 2012년 여론조사와 실제 대선 결과를 비교해보면 다음과 같다. 여론조사 결과의 경우 합이 100이 되도록 각 값을 값의 합으로 나눴다. …