사냥꾼의 IT 노트

출처: https://arxiv.org/pdf/2306.08302 데브스택이라는 기업에서 면접 진행 중인데, 해당 논문에 대한 자세한 리뷰가 필요하다 해서 오랜만에 돌아온 논문 리뷰.AbstractGPT를 비롯한 대형 언어 모델 (이하 LLM)은 뛰어난 능력과 일반화 가능성으로 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 새로운 물결을 일으키고 있다. 허나 LLM은 블랙박스 모델이기 때문에 현실의 지식을 이용하고 접근하기에 부족하다. 반면 지식 그래프 (이하 KG)는 현실의 지식을 명시적으로 저장하는 구조화된 모델로서, 추론 및 해석 가능성에 대한 외부 지식을 제공해 LLM의 성능을 향상 시킬 수 있다. 하지만 KG 또한 자체척으로 발전하고 진화하기 어렵기 때문에 기존 방법에 도전하는 것 또한 본 논문의 목적이다...

https://scienceon.kisti.re.kr/commons/util/originalView.do?cn=JAKO201911338887012&oCn=JAKO201911338887012&dbt=JAKO&journal=NJOU00292076 원문보기 - ScienceON scienceon.kisti.re.kr Abstract YOLO를 포함한 데이터 기반 탐지 방법은 많은 수의 학습 데이터 없이는 좋은 성능을 보장할 수 없다는 근본적인 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 input 이미지의 특성을 유지하면서 스타일을 변환할 수 있는 cycleGAN을 사용한 데이터 샘플링 방법을 제안한다. 주간 및 야간 도로 이미지를 사용하여 광범위한 실험 결과를 만들고 제안된 방법이 야간 갹체 데이터베이스를 훈련하지 ..