Ceph : 오픈소스 분산 저장 시스템
[분석AI서비스팀 이현정] 관리해야 할 AI모델과 데이터가 많아지고 그 용량이 커지면서 필자가 관심을 가지게 된 Ceph에 대해 간략히 소개해 보고자 합니다. Ceph 이란?Ceph은 단일 분산 컴퓨터 클러스터에 오브젝트 스토리지를 구현하는 오픈…
Vector Database: 벡터 임베딩을 저장하고 검색하는 가장 효율적인 방법
[선행AI기술팀 김윤혜] 2023년 IT 분야를 휩쓸었던 가장 핫한 이슈는 단연 ChatGPT입니다. ChatGPT는 모두가 쉽게 사용할 수 있는 대화형 거대 언어 인공지능 챗봇으로, 글로벌 사회에 생성형 AI에 대한 큰 임팩트와 유행을…
Domain-specific language model의 필요성
[가상생명연구팀 양승무 주임] ChatGPT의 시대가 도래하고 있습니다. AI 업계를 비롯한 다양한 산업과 분야에서도 ChatGPT의 우수성과 실용성이 인정되어, 많은 기업들이 ChatGPT의 적용을 추진하고 있습니다. 이러한 추세는 OpenAI와 같은 주요 기업들 뿐만…
Feature store: Fully managed service for ML Feature
[분석지능개발팀 임창대] What is Feature?ML(Machine Learning) 은 과거의 예시 데이터를 학습한 모델을 기반으로 새로운 데이터 예측을 수행합니다.ML 모델 학습에서 표 형태의 2차원 데이터를 사용하였을 때 행이 예시이고 열이 해당 예시를…
SmileStyle 한국어 대화 스타일 변환 데이터셋
[생성지능개발팀 김성현] 저희 센터의 인공지능 연구 모토는 ‘Human-like AI’ & ‘Fun AI’ 입니다. 그렇다면, 단순히 날씨나 뉴스를 알려주는 챗봇을 넘어, 친근하고, ‘사람 같은’ 인공지능은 어떻게 만들 수 있을까요?저희는 그러한 요소를…
AI Fairness:편견 없는 인공지능을 위하여
[서비스개발팀 임용택] 2015년 6월, 미국 브루클린의 한 흑인 프로그래머는 여자친구와 찍은 사진을 보려던 중 깜짝 놀랄 일을 경험합니다. 구글 포토에 본인들의 사진이 “고릴라” 로 오토 태깅된 것을 보았기 때문입니다. 구글은…
Open Domain 챗봇의 한계를 극복한 Blender 2.0
[선행연구팀 송지현] Open Domain chatbot에 관심을 갖고 Blender 1.0과 Meena에 관한 논문을 접한지 벌써 2년이 넘었습니다. 그 당시엔 그들이 향후 극복하겠다고 주장한 일관성 있게 롱 턴의 대화를 하고, 지식에 관한…
Handling Imbalanced Datasets
[서비스개발팀 황준선] 기계학습 모델을 지도 학습할 때 라벨간 데이터의 개수가 불균형한 데이터셋을 훈련 데이터로 삼을 경우, 비율이 작은 라벨에 속한 샘플들에 대한 학습이 잘 이루어지지 않는 현상을 겪게 됩니다. 단순히…
Learning Loss for Active Learning
[서비스개발팀 이경환] 우리는 보통 모델을 학습하는 과정에서 라벨이 없는 데이터 뭉치를 마주하게 되고, Data Annotation 문제에 종종 부딪히고는 합니다. 라벨이 없는 모든 데이터를 일일이 라벨링 하기에는 시간과 비용이 너무 많이…
