aiproductmanager 님의 블로그

https://thematrix1999.github.io/ The MatrixCurrent state-of-the-art DiT-based video generation models (e.g., CogVideo, Open-Sora) are limited to producing videos just a few seconds long, making them insufficient for creating an infinite-horizon world. The Matrix overcomes this limitation by introduthematrix1999.github.io TheMatrix1999는 2024년 11월 14일 GitHub에 가입한 사용자입니다. 현재 "thematrix1999.github.i..

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=165528 킴 카다시안, 테슬라 로봇 '옵티머스'를 친구라고 소개 - AI타임스미국의 셀럽 킴 카다시안이 테슬라의 휴머노이드 로봇 \'옵티머스\'와 자율주행차 \'사이버캡\' 홍보에 나섰다. 카다시안은 19일(현지시간) X(트위터)를 통해 \'새 친구를 소개한다\'라며 옵티머스www.aitimes.com  summary킴 카다시안, 테슬라 로봇 '옵티머스'를 친구라고 소개2024년 11월 20일, AI타임스는 미국의 유명 인플루언서 킴 카다시안이 테슬라의 휴머노이드 로봇 '옵티머스'와의 상호작용 영상을 공개했다고 보도했습니다.카다시안은 자신의 소셜 미디어를 통해 옵티머스와 인사하고, 손으로 하트를 만들어 따..

‘선형 잠재 개입(linear latent intervention)’과 ‘과잉 프롬프트(overprompting)’는 거대언어모델(LLM)을 보다 효과적으로 활용하거나 특정 방향으로 조작하기 위한 최신 기법입니다. 이들 기법은 LLM의 잠재 공간(latent space) 및 입력 프롬프트(prompt)를 활용해 모델의 출력 결과를 의도적으로 조정하는 데 사용됩니다.1. 선형 잠재 개입 (Linear Latent Intervention)개념:LLM의 잠재 공간에서 선형적인 방향성을 조작하여 특정한 출력 또는 행동을 유도하는 기법입니다.잠재 공간은 LLM 내부에서 정보가 표현되는 고차원 공간이며, 이 공간에서 벡터 연산을 통해 모델의 응답 특성을 조정할 수 있습니다.작동 원리:특정 특징 추출:예를 들어, "..

다양한 AI 성능 평가 프레임워크 및 벤치마크 도구를 도메인과 목적별로 구분하여 30개를 정리했습니다. 이들은 GPQA, AIME, MATH-500, LiveCodeBench와 같은 방식으로 특정 AI 모델의 성능을 평가하거나 비교하는 데 사용됩니다.1. 질문응답 및 언어 모델 평가GPQA (General Purpose Question Answering):범용 질문응답 시스템 평가.데이터셋: SQuAD, TriviaQA, Natural Questions.SuperGLUE (General Language Understanding Evaluation):자연어 이해를 위한 고급 벤치마크.BLEU (Bilingual Evaluation Understudy):기계 번역 성능 평가.ROUGE (Recall-Orie..

GPQA (General Purpose Question Answering), AIME (Artificial Intelligence Model Evaluation) 등의 AI 성능 비교 방법은 다양한 지표와 평가 방식으로 모델의 성능을 측정합니다. 이를 통해 AI의 강점과 약점을 파악하고, 특정 작업에 적합한 모델을 선택하거나 개선할 수 있습니다. 아래는 이러한 비교 평가를 위한 방법과 사례를 정리한 내용입니다.1. GPQA 평가 방법GPQA는 주로 질문응답(QA) 시스템의 성능을 평가하기 위해 사용됩니다.A. 주요 평가 지표Exact Match (EM):생성된 답변이 정답과 정확히 일치하는 비율.예: "What is the capital of France?" → "Paris"F1 Score:정밀도(Pre..

다양한 도메인과 활용 시나리오에서 **GPQA(General Purpose Question Answering)**의 사용 예제를 아래와 같이 구체적으로 제시하겠습니다.1. 교육 도메인예제 1: 과학질문: "지구 온난화가 해수면 상승에 미치는 영향을 설명하세요."답변: "지구 온난화는 극지방의 빙하를 녹이고 해양 온도를 상승시켜 열팽창을 유발합니다. 이는 해수면이 상승하는 주요 원인입니다."예제 2: 역사질문: "르네상스 시대의 주요 특징을 간단히 설명하세요."답변: "르네상스는 14~17세기 유럽에서 발생한 문화, 예술, 과학의 부흥기로, 인간중심주의와 고대 그리스-로마 문화의 재발견이 특징입니다."2. 비즈니스 도메인예제 1: 비즈니스 전략질문: "SWOT 분석을 활용하여 회사의 경쟁력을 평가해주세요...

MATH-500은 수학과 관련된 대학 강의 코드, 시험 명칭, 문제 세트, 또는 특정 수학적 평가를 나타낼 수 있습니다. 아래는 MATH-500이 어떤 맥락에서 사용될 수 있는지와 관련된 정보를 제공하는 일반적인 경우들입니다. 추가 정보를 알려주시면 더 구체적인 답변을 제공할 수 있습니다.1. 대학 강의 코드정의:MATH-500은 대학 또는 학계에서 제공되는 고급 수학 강의를 나타내는 코드일 가능성이 있습니다.예시:주제: "고급 미적분학", "수학적 분석", "응용 선형대수학" 등.학위 과정: 학사, 석사, 박사 과정.평가 항목: 문제 풀이, 프로젝트 제출, 중간 및 기말 시험.사용 사례:"MATH-500: 응용 수학적 방법론" 과목은 데이터 과학이나 물리학과 관련된 고급 수학 도구를 다룰 수 있음.2...

https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/aime-ai-system-optimization-via-multiple-llm**AIME (Artificial Intelligence Model Evaluation)**는 인공지능 모델의 성능, 효율성, 신뢰성을 평가하기 위한 프로세스와 도구를 총칭하는 용어로 사용됩니다. 다양한 AI 애플리케이션에서 모델의 품질을 검증하고 비교하기 위해 활용되며, 일반적으로 다음과 같은 목표를 포함합니다:1. AIME의 주요 목적성능 평가:정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수 등 주요 성능 지표를 기반으로 모델을 검증.효율성 분석:모델의 계산 시간, 메모리 사용량, 에너지 소비량과 같은 효율성 측면을..

https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/MATH-500 HuggingFaceH4/MATH-500 · Datasets at Hugging FaceAngle $\angle BCA$ and the angle we're trying to measure are alternate interior angles, so they are congruent. Thus, $\angle BCA=x^\circ$: [asy] draw((0,0)--(10,0)); draw((0,3)--(10,3)); draw((2,3)--(8,0)); draw((2,3)--(4,0)); label("$A$",(2,3),N); label("huggingface.coMATH-500은 수학과 관련된 대학 강의 ..

https://livecodebench.github.io/LiveCodeBench는 대규모 언어 모델(LLM)의 코드 관련 응용 분야에서의 성능을 포괄적이고 오염 없이 평가하기 위해 개발된 벤치마크입니다.이 벤치마크는 LeetCode, AtCoder, CodeForces와 같은 세 개의 경쟁 플랫폼에서 지속적으로 새로운 문제를 수집하여, LLM의 코드 생성 능력뿐만 아니라 자기 수정(self-repair), 코드 실행, 테스트 출력 예측 등 다양한 코드 관련 기능을 평가합니다.현재 LiveCodeBench는 2023년 5월부터 2024년 5월까지 발표된 400개의 고품질 코딩 문제를 포함하고 있습니다.이러한 문제를 통해 18개의 기본 LLM과 34개의 명령어 튜닝된 LLM을 평가한 결과, 기존 벤치마..