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AutoAugment: 데이터에서 증강 정책 학습

개요 AutoAugment는 효과적인 이미지 증강 정책을 자동으로 발견하는 방법입니다. 많은 단순 변환을 체계적으로 테스트함으로써—예를 들어…

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머신러닝 “Advent Calendar” 24일차: Excel에서 텍스트를 위한 Transformers

Transformers가 self‑attention을 사용하여 정적 단어 임베딩을 맥락적 표현으로 변환하는 과정을 직관적이고 단계별로 살펴보며, 간단한 예시를 통해 설명합니다.

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[Paper] 불확실성 정량화를 통한 Masked Diffusion Models의 디코딩 경로 최적화

Masked Diffusion Models (MDMs)은 유연하고 비자기회귀적인 생성 방식을 제공하지만, 이러한 자유는 도전을 안겨줍니다: 최종 출력 품질이 매우 민감하게 …

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[Paper] 컴퓨테이셔널 포인트오브케어 센서를 위한 자율 불확실성 정량화

Computational point-of-care (POC) sensors는 응급 상황, 원격 및 자원이 제한된 지역에서 빠르고 저비용이며 접근 가능한 진단을 가능하게 하며, 접근이 부족한…

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[Paper] C2LLM 기술 보고서: Adaptive Cross-Attention Pooling을 통한 코드 검색의 새로운 영역

우리는 C2LLM - Contrastive Code Large Language Models를 소개합니다. 이는 0.5B와 7B 규모의 코드 임베딩 모델 패밀리이며, Qwen-2.5-Coder 백본을 기반으로 합니다. ...

3주 전 · ai

[Paper] LLM Evals의 모든 노이즈 측정

신호와 잡음을 구분하는 것은 실험 과학의 핵심이다. 잘 확립된 통계 방법을 LLM evals에 효과적으로 적용하려면 고려가 필요하다.

3주 전 · ai

[Paper] 언어 모델을 위한 병렬 토큰 예측

우리는 언어 모델에서 병렬 시퀀스 생성을 위한 보편적인 프레임워크인 Parallel Token Prediction (PTP)을 제안한다. PTP는 여러 종속 토큰을 동시에 예측한다.

3주 전 · ai

[Paper] 변분적으로 정확한 operator learning: Reduced basis neural operator with a posteriori error estimation

PDE-잔차 손실을 최소화하는 것은 신경 연산자에서 물리적 일관성을 촉진하는 일반적인 전략입니다. 그러나 표준 공식은 종종 변분 c...

3주 전 · ai

[Paper] 경제 생산성에 대한 스케일링 법칙: LLM‑지원 컨설팅, 데이터 분석가 및 관리 업무에서의 실험적 증거

이 논문은 ‘Scaling Laws for Economic Impacts’를 도출한다 — 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 훈련 컴퓨트와 전문 …

3주 전 · ai

[Paper] Data Processing Inequality은 실제를 반영하는가? Low-Level Tasks의 유용성에 대하여

Data processing inequality은 정보 이론적 원칙으로, 신호의 정보 내용은 관측을 처리함으로써 증가시킬 수 없다고 명시한다.

3주 전 · ai

[Paper] Neural Shape Representations에서 PDE를 해결하는 학습

형상 위에서 편미분 방정식(PDE)을 푸는 것은 많은 형상 분석 및 공학 작업의 기반이 됩니다; 그러나 기존 PDE 솔버는 다각형/…

3주 전 · ai

[Paper] 전사체 조건부 개인 맞춤형 De Novo 약물 생성 AML을 위한 메타휴리스틱 어셈블리 및 타깃 기반 필터링

급성 골수성 백혈병(AML)은 극도의 분자 이질성과 높은 재발률 때문에 임상적 도전 과제로 남아 있습니다. 정밀 의학이 도입...