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[Paper] 네팔어 LLM을 향해: 네팔어 BPE 토크나이저를 이용한 효율적인 GPT 훈련
네팔어는 3천200만 명이 넘는 사람들이 사용하는 저자원 언어로, 복잡한 문법 때문에 자연어 처리(NLP)에서 계속해서 도전 과제에 직면하고 있습니다…
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[Paper] Low-Resource, High-Impact: 포괄적 언어 기술을 위한 코퍼스 구축
이 튜토리얼(https://tum-nlp.github.io/low-resource-tutorial)은 다국어 및 low-resource 환경에서 작업하는 NLP 실무자, 연구자 및 개발자를 위해 설계되었습니다.
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[Paper] Polypersona: 페르소나 기반 LLM을 이용한 합성 설문 응답
이 논문은 PolyPersona라는 generative framework를 소개한다, 이는 multiple domains에 걸쳐 persona‑conditioned survey responses를 합성하기 위한 것이다.
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[Paper] 느린 전이 예측 개선: 생성 방법 비교
데이터 전송 성능을 모니터링하는 것은 과학 컴퓨팅 네트워크에서 중요한 작업입니다. 통신 단계 초기에 성능을 예측함으로써, 잠재적으로…
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[Paper] Seismology 모델링 에이전트: 지구물리학 연구자를 위한 스마트 어시스턴트
전통적인 워크플로우에서 복잡한 수동 파일 편집 및 커맨드라인 작업에 대한 높은 러닝 커브와 의존성을 해결하기 위해, 주류 오픈소스…
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머신러닝 어드벤트 캘린더 16일차: Excel에서 Kernel Trick
Kernel SVM은 종종 커널, 이중 공식화, 서포트 벡터와 함께 추상적으로 느껴집니다. 이 기사에서는 다른 경로를 택합니다. Kernel Density E...
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머신러닝 8년 후 배운 교훈
딥 워크, 과도한 동일시, 스포츠, 그리고 블로깅 ‘Lessons Learned After 8 Years of Machine Learning’ 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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[Paper] PentestEval: 모듈식 및 단계별 설계를 통한 LLM 기반 침투 테스트 벤치마킹
Penetration testing은 실제 위협에 대비해 system security를 평가하고 강화하는 데 필수적이지만, traditional workflows는 여전히 매우 수동적이며, …
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AI가 배우는 방법: 한밤중 스모키 졸로프 모험을 통한 Gradient Descent 설명
현대 세계의 많은 측면이 인공지능에 의해 구동됩니다. 인공지능(AI)은 이제 우리 삶의 수많은 측면을 움직이며 인간을 가속화합니다.
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AWS CTO가 내다보는 AI 시대의 개발자
모든 나라와 도시에서 고객을 만나면 계속해서 AI가 내 직업을 빼앗을까라는 질문을 듣는다.......
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[Paper] Cornserve: 효율적인 Any-to-Any 멀티모달 모델 서빙
우리는 Any-to-Any 모델이라고 불리는 새로운 멀티모달 모델 클래스에 대한 효율적인 온라인 서빙 시스템인 Cornserve를 소개합니다. Any-to-Any 모델은 조합을 받아들입니다.
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데이터 인텔리전스 도쿄 #21: AI 시대의 허위 정보와 싸우기
행사 개요 2023년 12월 9일 화요일, 저는 Quollio가 주최한 제21회 Data Intelligence Tokyo 밋업에 참석했습니다. 이번 행사는 새로운 장소인 WeWork KDX에서 열렸습니다.