aiproductmanager 님의 블로그

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..

​NVIDIA의 Fugatto는 텍스트와 오디오 입력을 기반으로 음악, 음성, 사운드를 생성하거나 변형할 수 있는 혁신적인 생성형 AI 모델입니다. 이 모델은 다양한 오디오 생성 및 변형 작업을 지원하며, 사용자가 텍스트 프롬프트를 통해 원하는 사운드를 직접 제어할 수 있도록 설계되었습니다.주요 기능:텍스트 기반 오디오 생성: 사용자는 텍스트 프롬프트를 입력하여 특정한 음악이나 사운드를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, "전자 음악과 함께 개들이 짖는 소리"와 같은 지시를 통해 해당 사운드를 만들어낼 수 있습니다.오디오 변형: 기존의 오디오 파일을 입력하여 악기를 추가하거나 제거하고, 목소리의 억양이나 감정을 변경하는 등 다양한 변형이 가능합니다. 예를 들어, 피아노로 연주된 멜로디를 사..

https://cat-4d.github.io/ CAT4D: Create Anything in 4D with Multi-View Video Diffusion ModelsWe present CAT4D, a method for creating 4D (dynamic 3D) scenes from monocular video. CAT4D leverages a multi-view video diffusion model trained on a diverse combination of datasets to enable novel view synthesis at any specified camera poses and timestampscat-4d.github.io CAT4D: Create Anything in 4D wit..

최근 오디오 생성 및 편집 분야에서 주목받는 모델들은 다음과 같습니다:Fugatto: 다양한 텍스트 지시와 선택적 오디오 입력을 기반으로 오디오를 합성하고 변환하는 모델입니다. 이 모델은 오디오와 언어 간의 의미 있는 관계를 학습하여, 복합적인 지시를 수행할 수 있습니다.UniAudio: 음성, 소리, 음악, 노래 등 다양한 오디오 유형을 생성할 수 있는 범용 오디오 생성 모델입니다. 다양한 입력 조건(예: 음소, 텍스트 설명, 오디오 자체)을 기반으로 여러 종류의 오디오를 생성하며, 100,000시간 이상의 멀티소스 오디오 데이터를 활용하여 학습되었습니다.AudioBox: 자연어 프롬프트를 통해 통합된 오디오 생성을 수행하는 모델로, 음성 및 사운드 등 다양한 오디오 모달리티에서 전례 ..

Luminar Technologies 공식 웹사이트luminartech.com**루미나 테크놀로지스(Luminar Technologies, Inc.)**는 자율주행 차량을 위한 라이다(LiDAR) 센서 및 관련 소프트웨어를 개발하는 미국의 기업입니다. 2012년 오스틴 러셀(Austin Russell)에 의해 설립되었으며, 자동차 제조사 및 기술 기업들과 협력하여 자율주행 기술의 상용화를 추진하고 있습니다.  재무 성과:2024년 2분기: 매출은 1,650만 달러로, 시장 예상치인 2,040만 달러를 하회했습니다. 조정 주당순손실은 0.18달러로, 예상치인 0.17달러보다 부진했습니다. 최근 주요 소식:테슬라와의 협력: 2024년 1분기 매출의 10% 이상이 테슬라로부터 발생하였으며, 이..