Meta FAIR arXiv 2024 Paper: https://arxiv.org/abs/2408.00714 Git: https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 Page: https://ai.meta.com/blog/segment-anything-2/ 📖 핵심 훑어보기 !! ...

오늘은 Image Captioning을 평가하는 대표적인 평가지표 3가지 BLEU, CIDEr, SPICE에 대해 알아보자. BLEU, CIDEr, SPICE을 위해 알고 넘어가야하는 개념부터, 각 지표에 대한 내용까지 차례대로 정리해보자. 각 방법에 대해 정리하기 전 TF-IDF의 개념이나 N-gram의 개념에 대한 이해가 필요하다면 해당 블로그의 ...

이번 게시물에서는 Language Model의 기본적인 N-gram 모델에 대한 개념을 짚어보자. N-gram의 정의부터, N-gram 모델이 속해있는 SLM(Statistical Language Model)의 개념까지 핵심위주로 간단하게 요약정리해보자. N-gram N-gram은 인접한 N개의 연속적인 단어의 나열을 의미한다. N이 1인 경...

이번 게시물에서는 텍스트 마이닝에서 많이 언급되는 TF-IDF의 개념부터, 공식까지 정리해보자. 특정 단어가 문서 내에서 얼마나 중요한 지를 나타내는 척도인 TF-IDF는 Language 모델 평가지표에도 많이 응용되므로, 먼저 개념을 확실하게 짚고 넘어가도록 해보자. TF-IDF TF-IDF는 Term Frequency-Inverse Doc...

문제 링크: 문제 이해 7×5 전구 배열로 숫자를 표현하는 전광판이 있으며, 각 숫자는 0~9까지 나타낼 수 있음. A에서 B로 전광판 숫자를 변경하는데, 최소한으로 스위치를 눌러서 전구의 상태를 바꿔야 함. 입력: T개의 테스트 케이스. 각 테스트 케이스마다 두 개의 ...

문제 링크: 문제 이해 N×N 크기의 연구소에서 M개의 바이러스를 활성화시켜 모든 빈 칸에 퍼뜨리는 문제. 연구소는 빈 칸(0), 벽(1), 비활성 바이러스(2)로 구성됨. 활성 상태의 바이러스는 상하좌우로 1초에 한 칸씩 확산되며, 비활성 바이러스를 만나면 활성화시킴. M개의 바이러스를 활성화시켜 모든 빈 칸에 퍼뜨리는...

Microsoft Corporation arXiv 2021 Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09685 Git: https://github.com/microsoft/LoRA 📖 핵심 훑어보기 !! Low-Rank Parametrized Update Matrices: LoRA는 down-stream ta...

  이번 글에서 리뷰할 논문은 최근 LLM에서 많이 사용되는 RAG(검색 증강 기법)의 개념이 처음으로 등장한 논문이다. 이 논문에서는 Parametric 메모리의 모델(Generator)을 fine-tuning할 때 non-parametric 메모리(Retriever)를 활용함으로서, 모델의 지식을 업데이트할 수 있음을 보여준다. 다만 Retrie...

Google Research CVPR 2024 Best paper Paper: https://arxiv.org/abs/2312.10240 Git: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/richhf_18k 📖 핵심 훑어보기 !! T2I Generation ...

Google Research CVPR 2024 Best paper Paper: https://arxiv.org/abs/2309.07906 Page: https://generative-dynamics.github.io 📖 핵심 훑어보기 !! 하나의 이미지가 주어졌을 때 Natural motion을 생성하는 generative pr...