aiproductmanager 님의 블로그

https://geospy.ai/ GeoSpy | Find a Photo's Location InstantlyEasily find a photo's location with GeoSpy, the AI-powered tool for precise photo geolocation. Perfect for investigations, OSINT, and discovering where photos were taken.geospy.ai GeoSpy는 **Graylark Technologies Inc.**에서 개발했습니다.**Graylark Technologies Inc.**는 AI 기반의 지리 공간 정보 도구를 전문적으로 개발하는 회사로, 고급 컴퓨터 비전 및 기계 학습 기술을 활용하여 다양한 위치 기반 솔루션을..

https://zoo.dev/text-to-cad 이사이트에대하여 자세히 알려줘,개발업체도  Zoo는 하드웨어 디자인을 위한 현대적인 CAD 소프트웨어 플랫폼으로, 텍스트 프롬프트를 통해 CAD 파일을 생성하는 Text-to-CAD 기능을 제공합니다. 이 기능은 사용자가 텍스트로 디자인 설명을 입력하면 해당 CAD 모델을 자동으로 생성하여, 원하는 CAD 프로그램에서 불러올 수 있도록 지원합니다. Zoo.dev주요 기능:Text-to-CAD: 텍스트 입력만으로 복잡한 기계 설계 모델을 생성할 수 있는 오픈 소스 프롬프트 인터페이스입니다. 이를 통해 디자인 프로세스를 간소화하고 효율성을 높일 수 있습니다. Zoo.dev모델링 앱: 포인트 앤 클릭 방식과 코드 편집 방식을 결합한 CAD 모델링 도구로, 사용..

https://ssi.inc/ Safe Superintelligence Inc.The world's first straight-shot SSI lab, with one goal and one product: a safe superintelligence.ssi.inc https://jobs.ashbyhq.com/ssi/b91659e4-9352-46fa-b3c5-4fb28827eb2e/application

https://www.glean.com/Glean은 기업용 지식 플랫폼으로, 회사 내의 모든 정보를 검색하고, 발견하고, 이해하는 데 도움을 줍니다. 다양한 소스에 흩어져 있는 정보를 통합하여 직원들이 필요한 정보에 빠르게 접근하고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것이 주요 목표입니다.  Work AI for all | GleanGlean is the Work AI platform connected to your enterprise's data. Find, create, and automate anything. Explore what Work AI can do for you!www.glean.com Glean의 주요 기능 및 특징: 통합 검색: 슬랙, 구글 드라이브, 세일즈포스, 깃허브 등 ..

**Total Parameters (총 매개변수)**는 대규모 언어 모델(LLM)에서 모델을 구성하는 모든 매개변수(파라미터)의 총합을 의미합니다. 이는 모델의 크기를 나타내는 중요한 지표로 사용됩니다.총 매개변수의 구성가중치(Weights):모델 내부의 신경망 계층 간 연결을 나타냄.매개변수는 학습 과정에서 조정되어 입력 데이터와 출력 간의 관계를 학습.편향(Biases):뉴런이 활성화되는 임계값을 조정하는 데 사용.임베딩(Embeddings):단어, 문장 또는 다른 데이터 요소를 벡터로 변환하는 과정에서 사용되는 매개변수.총 매개변수와 모델 크기총 매개변수는 모델의 크기를 결정하는 주요 요소입니다. 예를 들어:GPT-3: 1750억 개GPT-4: 1조 개 이상(추정)PaLM: 5400억 개DeepSe..

**Activated Parameters (활성화된 매개변수)**는 대규모 언어 모델(LLM)에서 특정 입력에 대해 활성화되는 매개변수의 수를 의미합니다. 이는 특히 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처에서 중요한 개념입니다.Mixture of Experts (MoE)와 Activated Params의 관계MoE 아키텍처:모델이 여러 전문가(Experts)로 구성되어 있고, 입력에 따라 일부 전문가만 활성화됩니다.입력마다 소수의 전문가가 선택되어 계산에 참여하며, 나머지 전문가들은 비활성화됩니다.이 방식은 계산 효율성을 높이고, 더 큰 모델을 효과적으로 훈련할 수 있게 합니다.Activated Parameters:입력마다 활성화된 전문가들의 매개변수의 총합을 의미합니다.예를 들어, 100..

Chinese SimpleQA는 대규모 언어 모델(LLM)의 중국어 단문 질문에 대한 사실적 응답 능력을 평가하기 위해 개발된 포괄적인 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 6개의 주요 주제와 99개의 다양한 하위 주제를 포함하여, 모델의 정확성과 다양성을 측정합니다. GitHub**정확도(Correct)**는 모델이 제공한 답변이 정답과 일치하는지를 평가하는 지표로, Chinese SimpleQA에서 모델의 성능을 측정하는 데 사용됩니다.최근 발표된 DeepSeek-V3 모델은 Chinese SimpleQA 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 프로그래밍 및 수학 분야에서 다른 AI 모델에 비해 두드러진 결과를 보여주며, GPT-4와 필적하는 성능을 보인 것으로 밝혀졌습니다. 네이버 프리미엄콘텐츠..

C-Eval은 대규모 언어 모델(LLM)의 중국어 이해 및 추론 능력을 평가하기 위해 개발된 포괄적인 평가 모음입니다. 이 평가 모음은 중학교, 고등학교, 대학교, 전문 수준의 4가지 난이도로 구성된 13,948개의 객관식 질문을 포함하며, 인문학, 과학, 공학 등 52개의 다양한 분야를 다룹니다. Ceval Benchmark**EM(Exact Match)**은 모델이 생성한 답변이 정답과 정확히 일치하는지를 평가하는 지표로, C-Eval에서 모델의 성능을 측정하는 데 사용됩니다.최근 발표된 DeepSeek-V3 모델은 C-Eval 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 프로그래밍 및 수학 분야에서 다른 AI 모델에 비해 두드러진 결과를 보여주며, GPT-4와 필적하는 성능을 보인 것으로 밝혀..

CLUEWSC는 중국어 자연어 이해 평가를 위한 벤치마크인 CLUE(Chinese Language Understanding Evaluation)의 일부로, Winograd Schema Challenge를 기반으로 한 중국어 대명사 해소(코어퍼런스 해소) 작업을 평가합니다. GitHub**EM(Exact Match)**은 모델이 예측한 답변이 정답과 정확히 일치하는지를 평가하는 지표로, CLUEWSC 작업에서 모델의 성능을 측정하는 데 사용됩니다.최근 발표된 DeepSeek-V3 모델은 CLUEWSC 벤치마크에서 90.9%의 정확도를 기록하여, Qwen2.5-72B 모델과 함께 최고 성능을 보였습니다. MeoAICLUEWSC는 중국어 대명사 해소 작업의 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 하며, 다양한 모델..

CNMO 2024는 중국의 수학 대회로, 대규모 언어 모델(LLM)의 수학적 문제 해결 능력을 평가하는 데 사용되는 벤치마크 중 하나입니다.Pass@1은 모델이 첫 번째 시도에서 올바른 답을 생성할 확률을 나타내는 지표로, 모델의 정확성을 평가하는 데 사용됩니다.최근 발표된 DeepSeek-V3 모델은 CNMO 2024 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 프로그래밍 및 수학 분야에서 다른 AI 모델에 비해 두드러진 결과를 보여주며, GPT-4o와 필적하는 성능을 보인 것으로 밝혀졌습니다. Tech RecipeDeepSeek-V3는 6710억 개의 총 매개변수를 가진 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델로, 각 토큰에 대해 370억 개의 매개변수가 활성화됩니다. 효율적인 추론..