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LLM은 자신이 환각을 일으키는지 알고 있나요? 5M 파라미터 옵저버인 Gnosis를 만나보세요
환각 문제: 인상적인 능력에도 불구하고 LLMs는 절대적인 자신감으로 잘못된 정보를 생성하는 경우가 많습니다. 전통적인 방법...
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모델을 관리하는 것이 혁신을 저해하는 것이 아니다 👩🏻⚖️📈🤖
소개 저는 약 3년 동안 모델 거버넌스를 해왔고, 모델을 거버넌스하는 것이 혁신을 억제하는 것이 아니라, 우리가 혁신을 지속할 수 있는 유일한 방법이라는 것을 깨달았습니다; 이것이 바로 …
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ML 모델: 왜 당신의 예측은 좋은가... 그렇지 않을 때까지
기사 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazo...
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맹목적인 재학습을 멈추세요: PSI를 활용한 더 똑똑한 모니터링 파이프라인 구축
데이터 과학자를 위한 인구 안정성 지수(PSI) 가이드 Blindly 재훈련을 중단하세요: PSI를 사용해 더 스마트한 모니터링 파이프라인 구축 첫 번째로 To…에 게 게시되었습니다.
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OpenAI, 네프튠 인수
OpenAI는 모델 행동에 대한 가시성을 높이고 연구자들이 실험을 추적하고 훈련을 모니터링하는 도구를 강화하기 위해 Neptune을 인수합니다....
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Overfitting & Underfitting — 교과서 정의를 넘어 (Part 5)
ML 모델의 숨겨진 실패 지점 시리즈 파트 5 대부분의 ML 초보자들은 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)을 이해하고 있다고 생각합니다. 실제 프로덕션 시스템에서는 과적…