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인공지능13

오픈AI ChatGPT 버전 비교: o1, o3-mini, o3-mini-high 특징과 활용 1. ChatGPT o1, o3-mini, o3-mini-high 간단 소개OpenAI가 선보인 ChatGPT 시리즈는 꾸준한 업데이트와 개선을 통해 자연어 처리(NLP)와 논리적 추론(Reasoning) 역량을 점차 확장해 왔습니다. 최근 공개된 o3-mini와 o3-mini-high는 코딩, 수학, 논리 문제 해결과 같은 기술적인 작업에 특화된 모델로 주목받고 있습니다.왜 이 모델들이 중요한가?o1: 전반적인 지식과 추론 능력이 뛰어나며, 비즈니스, 법률, 프로젝트 관리 등 폭넓은 응용 분야를 커버.o3-mini: 코딩, 수학, 과학 분야에서 탁월한 속도 및 정확도를 제공하며, 무료 사용자도 사용 가능.o3-mini-high: 고급 코딩과 복잡한 수학 문제 해결에 더욱 최적화된 모델로, 유료(Plus.. 2025. 2. 9.
[LLM/NLP] Banishing LLM Hallucinations Requires RethinkingGeneralization TitleBanishing LLM Hallucinations Requires Rethinking GeneralizationLinksarxivhttps://www.lamini.ai/Summary이 연구는 LLM의 일반적인 hallucination problem (사실과 다른 내용을 그럴듯해 보이게 생성해내는 문제) 에 관하여 어떻게 해결할 수 있을지에 대한 방법 및 새로운 모델 구조를 제안한다. 좀 더 구체적으로 답을 구하는 문제들은,What causes hallucinations?Are there other architectures with low generalization error and low hallucinations?Are they computationally feasible?일반적으로 LLM은.. 2024. 7. 8.
[LLM/NLP] A Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of LLMs TitleA Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of LLMsLinksarxiv A Thorough Examination of Decoding Methods in the Era of LLMsDecoding methods play an indispensable role in converting language models from next-token predictors into practical task solvers. Prior research on decoding methods, primarily focusing on task-specific models, may not extend to the current era of general-parxi.. 2024. 7. 7.
[CV] Image Segmentation Using Text and Image Prompts TitleImage Segmentation Using Text and Image PromptsModelCLIPSegLinksarxivgit repoSummary이미지 분할 (image segmentation) 문제는 이미지 상에 존재하는 객체별로 분할하는 문제이다 (참조: huggingface 설명). 그중에서 이 페이퍼에서는 입력 prompt로 받은 object의 이미지를 분할해내는 문제가 미리 정의된 객체들로 학습된 모델로 해결하던 기존의 접근 방법이 모르는 객체로의 확장이 불가능한 한계점을 해결하려고 했다. 페이퍼가 제안한 해결 방법은 텍스트와 이미지를 joint embedding space로 학습한 CLIP 모델을 이용하여 텍스트 및 이미지의 프롬프트를 추가적인 fine tuning 없이 확장 지.. 2023. 2. 4.

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