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…
Blender 2.0 overcomes the limitations of Open Domain chatbots
[Prior Research Team Jihyun Song] It has been over 2 years since I was interested in Open Domain chatbot and came across papers on Blender 1.0 and Meena. At that time, they had a consistent long-ton conversation that they claimed they would overcome in the future, and about knowledge…
Handling Imbalanced Datasets
[Service Development Team Hwang Jun-sun] When supervising machine learning models, when a dataset with an unbalanced number of data between labels is used as training data, the phenomenon in which learning of samples belonging to a label with a small ratio is not performed well you will experience simply…
Learning Loss for Active Learning
[Service Development Team, Kyunghwan Lee] We usually encounter unlabeled data bundles in the process of learning a model, and often run into data annotation problems. Labeling all unlabeled data is too time-consuming and expensive...
