AI 논문 리뷰

본 글은 AlexNet에서 사용한 주요 기술에 대해 작성한 리뷰 글입니다.ImageNet의 하위 집합 데이터를 쓰는 ILSVRC의 데이터를 사용ILSVRC에서는 120만개 training images, 5만개의 validation images, 15만개의 testing

홈페이지 주소: https://typeset.io/pdf 업로드 기능을 내장하고 있음.챗봇을 내장하고 있음.위와 같이 pdf파일을 업로드 한 후 이해가 되지 않는 부분이 생기거나, 논문을 제대로 이해했는지 파악하기 위해 내장 chatbot에게 질의응답을 할 수

Transformer 구조를 처음으로 제안한 Attention Is All You Need 논문을 리뷰한 글입니다.

Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 (Sondos Mahmoud Bsharat, Aidar Myrzakhan, Zhiqiang Shen)논문을 요약한 글입니다.

_"AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE" 논문을 리뷰한 글입니다._ 논문 원본 : https://arxiv.org/abs/2010.11929 1. Abstract Tra

몇 년 전까지만 해도, LLM이 등장하고 모델의 용량을 키우며 성능을 높이는 연구가 많이 나왔다. 하지만 요즘은 이러한 Language Model을 mobile과 같은 device에 담기 위해 sLM(Small Language Model)에 대한 연구가 많이 진행되고