i-will-going 님의 블로그

목차 GAN(Generative Adversarial Network)의 정의와 기본 원리 GAN의 주요 구성 요소와 학습 과정 GAN의 다양한 변형과 발전 GAN의 응용 분야와 실제 사례GAN의 한계와 미래 전망 GAN(Generative Adversarial Network)의 정의와 기본 원리 GAN은 2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)와 그의 동료들에 의해 제안된 생성 모델링 기법입니다. GAN의 핵심 아이디어는 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 경쟁적으로 학습시키는 것입니다. 생성자는 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하는 것을 목표로 하며, 판별자는 주어진 데이터가 실제인지 가짜인지를 구분하는 것을 목표로 합니다. 이 두 ..

1. DALL-E의 등장과 초기 발전 2021년 1월, OpenAI가 DALL-E를 발표하면서 AI 이미지 생성 기술은 새로운 전기를 맞이했습니다. DALL-E는 GPT-3의 변형 모델을 사용하여 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성할 수 있는 혁신적인 기능을 선보였습니다. 이 모델은 12억 개의 매개변수를 사용하여 텍스트와 이미지 사이의 관계를 학습했으며, 이를 통해 복잡하고 추상적인 개념도 시각화할 수 있게 되었습니다. DALL-E의 핵심 기술은 이산 변분 오토인코더(discrete VAE)와 트랜스포머 기반의 언어 모델을 결합한 것으로, 이는 텍스트 입력을 이미지 토큰으로 변환하고 이를 다시 실제 이미지로 생성하는 과정을 가능하게 했습니다. 또한 CLIP(Contrastive Language-Ima..

목차1. GPT의 탄생과 초기 발전 (2018-2019)2. GPT-3의 등장과 AI 언어 모델의 새로운 지평 (2020-2021)3. ChatGPT와 대화형 AI의 혁명 (2022)4. GPT-4의 출시와 멀티모달 AI의 시대 (2023)5. GPT의 미래와 AI 생태계의 변화 (2024 이후) 1. GPT의 탄생과 초기 발전 (2018-2019) 2018년은 자연어 처리 분야에 혁명적인 변화를 가져온 해로, OpenAI가 첫 번째 GPT 모델을 발표했습니다. GPT-1은 1.17억 개의 파라미터를 가진 모델로, 기존의 자연어 처리 모델들과는 달리 대규모 비지도 학습을 통해 다양한 언어 작업에 적용할 수 있는 범용성을 보여주었습니다. 이 모델은 트랜스포머 아키텍처의 디코더 부분만을 사용하여 설계되었으며..