aiproductmanager 님의 블로그

DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)**는 자연어 처리(NLP) 모델의 추론 능력을 평가하기 위해 설계된 벤치마크

**DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs)**는 자연어 처리(NLP) 모델의 추론 능력을 평가하기 위해 설계된 벤치마크입니다. 특히, 모델이 단락을 읽고 그에 기반하여 복잡한 이산적(reasoning) 작업(예: 계산, 논리적 추론 등)을 수행할 수 있는지를 테스트합니다.DROP의 주요 특징이산적 추론 중심:일반적인 질문 답변 태스크보다 더 복잡한 이산적 추론을 요구.예: 날짜 계산, 숫자 비교, 다단계 추론.데이터셋 구조:단락(Paragraph): 하나 이상의 질문이 관련된 텍스트로 구성.질문(Question): 주어진 단락을 기반으로 복잡한 논리적 사고를 요구.답변(Answer): 숫자, 날짜, 특정 텍스트 등 다양한 형식으로 제공.평가 방식 (F1 Score):모..

MMLU-Pro는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 더욱 엄격하게 평가하기 위해 개발된 향상된 멀티태스크 언어 이해 벤치마크

MMLU-Pro는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 더욱 엄격하게 평가하기 위해 개발된 향상된 멀티태스크 언어 이해 벤치마크입니다. arXiv주요 특징:복잡한 질문 구성: MMLU-Pro는 다양한 분야에 걸쳐 총 12,000개의 복잡한 질문을 포함하고 있습니다. 허깅페이스선택지 확대: 각 질문마다 선택지를 기존 4개에서 10개로 늘려, 무작위 추측에 의한 정답 확률을 낮추고 평가의 정확성을 높였습니다. arXiv추론 중심의 질문 추가: 지식 기반의 질문뿐만 아니라, 모델의 추론 능력을 평가하기 위한 복잡한 질문을 포함하여 모델의 종합적인 이해력과 문제 해결 능력을 테스트합니다. arXiv안정성 향상: 다양한 프롬프트 스타일에 대한 모델의 성능 변동성을 줄여, 평가 결과의 신뢰성을 높였습니다. arXiv..

MMLU-Redux, LLM의 성능을 평가하기 위한 벤치마크인 MMLU(Massive Multitask Language Understanding)의 신뢰성과 정확성을 향상

MMLU-Redux는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 평가하기 위한 벤치마크인 MMLU(Massive Multitask Language Understanding)의 신뢰성과 정확성을 향상시키기 위해 개발된 재구성된 데이터셋입니다. arXiv주요 특징:데이터셋 재구성: MMLU-Redux는 MMLU의 30개 주제에서 각 100개의 질문을 무작위로 선택하여 총 3,000개의 질문을 포함하고 있습니다. 이 질문들은 전문가에 의해 재검토되고 주석이 추가되어, 원본 데이터셋에서 발견된 오류를 수정하고 정확성을 높였습니다. GitHub오류 분석 및 분류: 연구팀은 MMLU 데이터셋에서 다양한 오류를 식별하고 분석하기 위해 새로운 오류 분류 체계를 도입했습니다. 이를 통해 데이터셋의 품질을 향상시키고, 언어 모델..

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

**MMLU (Massive Multitask Language Understanding)**는 AI 언어 모델의 성능을 평가하기 위해 설계된 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 다양한 주제와 난이도에서 AI 모델의 언어 이해 능력을 측정하는 데 초점을 맞추고 있습니다.MMLU의 주요 특징다양한 도메인:MMLU는 57개 도메인에서의 문제를 포함하며, 각 도메인은 학문적 및 실제 응용 분야를 아우릅니다.주제 예시: 역사, 생물학, 컴퓨터 과학, 수학, 법률, 의학 등.난이도별 문제 구성:고등학교 수준에서 대학 및 전문가 수준까지 다양한 난이도의 문제를 포함.언어 모델이 복잡한 주제와 고난도의 개념을 이해할 수 있는지 평가.다중 선택 형식:각 문제는 4개의 선택지가 있는 다중 선택(Multiple Choice) 형..

구글 애드센스(Google AdSense),광고수익모델

**구글 애드센스(Google AdSense)**는 Google에서 제공하는 온라인 광고 프로그램으로, 웹사이트, 블로그, 또는 YouTube와 같은 플랫폼 소유자가 자신의 콘텐츠에 광고를 게재하여 수익을 창출할 수 있는 서비스입니다.주요 특징다양한 광고 형식:텍스트 광고: 콘텐츠와 관련된 텍스트 형태의 광고.이미지 광고: 시각적으로 매력적인 배너 광고.네이티브 광고: 웹사이트 디자인과 자연스럽게 어우러지는 광고.반응형 광고: 화면 크기에 따라 자동으로 조정되는 광고.타겟팅 기술:콘텐츠 기반 타겟팅: 사용자의 콘텐츠와 관련 있는 광고를 자동으로 매칭.행동 기반 타겟팅: 방문자의 검색 기록 및 관심사에 따라 맞춤형 광고 제공.쉬운 통합:광고 코드를 복사하여 웹사이트에 삽입하면 자동으로 광고가 게재됨.Wor..

카카오 애드핏(Kakao AdFit),광고수익모델

카카오 애드핏(Kakao AdFit)은 카카오에서 제공하는 광고 플랫폼으로, 웹사이트나 모바일 앱에 광고를 게재하여 수익을 창출할 수 있는 서비스입니다. AdFit주요 특징:다양한 광고 포맷 지원: 배너 광고, 네이티브 광고, 반응형 광고 등 다양한 형태의 광고를 제공하여 매체의 디자인과 사용자 경험에 맞게 선택할 수 있습니다. 네이버 블로그국내 트래픽 최적화: 국내 광고주와의 네트워크를 통해 한국 사용자 중심의 맞춤형 광고를 제공합니다. 네이버 블로그간단한 설정 및 관리: 사용자 친화적인 인터페이스로 쉽게 광고를 생성하고 웹사이트나 블로그에 삽입할 수 있으며, 실시간 성과 분석을 통해 광고의 효과를 극대화할 수 있습니다. Raria시작 방법:가입 및 매체 등록: 카카오 애드핏 공식 웹사이트(https:..

데이블(Dable),광고수익모델

데이블(Dable)은 2015년 설립된 개인화 추천 기술 기업으로, 데이터 수집 및 머신러닝 기술을 기반으로 한 콘텐츠 디스커버리 플랫폼을 제공합니다. Dable주요 서비스:콘텐츠 추천: 사용자의 웹사이트 이용 패턴을 분석하여 개인의 관심사에 맞는 콘텐츠를 추천함으로써 사용자 경험을 향상시킵니다. Dable네이티브 광고: 웹사이트 디자인과 자연스럽게 어우러지는 광고를 통해 사용자 참여를 유도하고, 매체사의 수익 증대를 지원합니다. Dable기업 성장 및 성과:현재 아시아 8개국에서 3,000여 개의 미디어사와 협력하며, 월간 5억 명의 사용자와 200억 건 이상의 행동 로그를 처리하는 등 아시아 최대의 개인화 추천 기술 기업으로 성장하였습니다. Wanted데이블은 SK플래닛 사내벤처 레코픽(RecoPic..

텐핑(Tenping),광고 수익모델

텐핑(Tenping)은 광고주와 1인 마케터를 연결하는 퍼포먼스 마케팅 플랫폼으로, 사용자가 광고 콘텐츠를 소셜 네트워크나 메신저를 통해 공유하면 이에 따른 성과에 따라 수익을 얻을 수 있는 서비스입니다. 텐핑주요 특징:다양한 광고 상품 제공: 참여형(CPA), 설치형(CPE), 클릭형(CPC), 재생형(CPV), 구매형(CPS) 등 다양한 타입의 광고 상품을 통해 사용자들이 자신의 네트워크를 활용하여 수익을 창출할 수 있습니다. 텐핑실시간 성과 측정 및 보상: 사용자가 공유한 광고의 성과를 실시간으로 측정하여, 그에 따른 보상을 투명하게 분배합니다.소문내기 기능: 사용자는 카카오톡, 페이스북, 밴드, 네이버 블로그 등 다양한 플랫폼을 통해 광고를 공유하고, 친구나 팔로워가 해당 광고에 반응하면 포인트를..

https://ideogram.ai/ Ideogram.ai는 캐나다에 기반을 둔 스타트업 Ideogram Inc.에서 개발한 인공지능(AI) 이미지 생성 플랫폼입니다. 이 회사는 2022년에 설립되었으며, 주요 설립자로는 Mohammad Norouzi, William Chan, Chitwan Saharia, Jonathan Ho 등이 있습니다. 위키백과2023년 8월 22일에 첫 번째 모델을 출시한 이후, 2024년 8월에는 'Ideogram 2.0' 버전을 선보였습니다. 이 버전은 텍스트 렌더링 기능이 향상되어, 인사말 카드, 티셔츠 디자인, 포스터 등 긴 텍스트와 정확한 텍스트를 포함하는 프리미엄 그래픽 디자인을 생성할 수 있습니다. AI Times또한, Ideogram은 2023년 8월에 Andre..

나는 회사를 다니면서 aaa.company.com 이란 회사이름이들어간 email을 사용하였는데, 회사를  이직/퇴직후 회사email로 연락하던 많은 사람들이 회사 email로 보내는 것을 새로 바뀐 나의 새로운 email로 받을 수있는 방법  회사를 이직 ,퇴직한 후 이전 회사 이메일로 오는 메시지를 새 이메일 주소로 받을 수 있는 방법은 이직 ,퇴직한 회사의 IT 정책 및 이메일 시스템에 따라 달라집니다. 아래는 일반적으로 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다:1. 회사에 이메일 포워딩 요청이직 / 퇴직 전에 회사 IT 부서에 요청하여 회사 이메일로 들어오는 메시지를 새로운 이메일 주소로 자동 포워딩 설정을 부탁합니다.회사 정책에 따라 포워딩이 허용되지 않을 수도 있으므로, 정책을 확인하세요.2. 자동..