블로그
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NVLink
AI data center의 computer에는 다양한 반도체가 공간적으로 흩어져 분포해 있다. 그래서 이들을 서로 연결하는 data 고속도로가 필요하다. 지금의 생성형 AI는 model 크기가 나날이 커지고 있다. 초거대화되고 있는 것이다. 그래서 보통 AI data center에는 수만~수백만 대에 이르는 CPU(중.......
blog.naver.com · 2025.11.06
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AgriGPT: a Large Language Model Ecosystem for Agriculture
AgriGPT: a Large Language Model Ecosystem for Agriculture "예비 개발자" 논문 요약 요즘 LLM (Large Language Model 논문의 핵심 구성 요소와 내용은 다음과 같이 요약됩니다: Agri-342K 데이터 엔진 (Data Engine): 신뢰할 수 있는 농업 문헌과 데이터를 바탕으로, 멀티 에이전트(Rethinking
blog.naver.com · 2025.11.25
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AgriGPT-VL: Agricultural Vision–Language Understanding Suite
구축 방식: 데이터 생성기(Data Generator) 라는 파이프라인을 통해 다양한 소스(PlantVillage, 곤충 데이터 등)의 원시 이미지를 고품질의 멀티모달 지시 데이터로 AgriGPT-VL 모델 및 커리큘럼 학습 (The Model) 농업 전문 지식과 시각적 이해력을 모두 갖춘 멀티모달.......
blog.naver.com · 2025.11.25
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인공지능(딥러닝)수학에 담긴 철학적 요소
귀납적 추론의 정당성 문제 전통적인 수학이 연역(A→B)을 통해 확실한 결론을 도출하는 데 집중했다면, 머신러닝의 수학은 귀납(data→model)에 깊이 의존합니다.
blog.naver.com · 2025.08.23
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[Power BI] 파워비아이 데이터시각화 기초 요약정리-2
■ 데이터전처리 raw data: Fact table(사실. 집계의 대상. 중복 있음), Dimension table(중복이 없는 고유값만 있는 테이블)로 시트를 나눠야함. ■Model view에서 관계설정: 디멘션을 위에 팩트를 아래에 놓기. 고유한 키들로 이루어져 있으면 1이고, *의미는 중복이 있다는 의미.
blog.naver.com · 2025.08.01
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[Microsoft AI Tour 2025 Seoul] Azure AI Foundry - 최신 신규 gpt 모델, gpt-4.5-preview, realtime,
held in Ms AI Tour 2025 Seoul Takuto Higuchi / Microsoft InJun Kim / Microsoft Singapore GPT latest model VoiceRAG engage search engine based on ms data realtime Reasoning model resoning model o1 multi modal
blog.naver.com · 2025.03.26
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Transfer Learning & Domain Adaptation
Advantage: Enables high performance model with a smaller data set. Process: Pre-training(source data set) + Fine-tuning(target data set) Application LLM development(Transformer
blog.naver.com · 2025.01.07
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딥러닝 모델 구현
출처: 문성훈 강사님 import numpy as np # Sequential => Model Box from tensorflow.keras.models import Sequential 구현 model = Sequential() input_layer = Fl.......
blog.naver.com · 2024.12.22
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[ML] Phi-4 Technical Report (PR-288)
TL;DR: single-turn 쿼리에 초점을 맞춘 14B Instruction following model synthetic data 생성을 위해 멀티 에이전트, 자체 수정 워크플로우
blog.naver.com · 2024.12.14
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[ML] Phi-4 Technical Report (PR-288)
TL;DR: single-turn 쿼리에 초점을 맞춘 14B Instruction following model synthetic data 생성을 위해 멀티 에이전트, 자체 수정 워크플로우
blog.naver.com · 2024.12.14
