논문번역

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.13173.pdf긴 문맥을 기억하는 AI의 새로운 설계도, Miras 프레임워크AI 모델, 특히 텍스트나 영상 같은 순차적인 데이터를 처리하는 모델들은 Transformer라는 구조를 많이 사용해왔어요. Transformer는 성능은 좋지만, 긴 문장을 처리하려면 계산량이 너무 많아지는 단점이 있었죠. 마치 책 한 권을 통째로 외우려고 하면 너무 힘든 것처럼요. 최근에는 Transformer 대신 좀 더 효율적인 '선형 RNN'이라는 방식이 주목받고 있지만, 아직 Transformer만큼 강력한 성능을 내지는 못하고 있어요.이 논문은 **인간의 '주의 편향(Attentional Bias)'**이라는 현상에서 아이디어를 얻어, AI 모델의 핵심 구조를 ..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.11544.pdfNodeRAG: 다양한 노드를 가진 그래프 RAG로 똑똑하게 질문 답변하기최근 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 외부 지식 없이 스스로 학습한 내용에만 의존하는 한계가 있습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 기술이 주목받고 있습니다. RAG는 AI가 외부 지식을 검색해서 답변에 활용하도록 돕는 기술입니다.특히 그래프 구조를 활용한 RAG는 지식 간의 관계를 명확하게 파악하여 더욱 정확하고 깊이 있는 답변을 가능하게 합니다.하지만 기존 그래프 RAG 연구들은 그래프 구조 자체의 중요성을 간과하여 성능 향상에 제한이 있었습니다.NodeRAG 논문은..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.13837.pdfRL, 너 LLM 추론 능력 향상시킨다더니, 정말이야? 🤨 (feat. pass@k 실험)"RL로 LLM 똑똑하게 만들 수 있다"는 흔한 믿음에 정면으로 "NO!"를 외친 논문입니다.RL (강화 학습)이 LLM의 추론 능력을 겉으로만 좋게 보이게 할 뿐, 실질적인 능력 향상은 없을 수 있다는 충격적인 주장을 펼칩니다.마치 "단거리 달리기"만 잘하게 훈련시킨 것과 같다는 비유를 통해, RL의 효과에 대한 새로운 시각을 제시합니다.AI 연구 방향에 중요한 질문을 던지는 논문이라고 할 수 있습니다.📝 서론LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있지만, 여전히 "추론 능력"..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.13157.pdf드론 시점과 거리뷰의 만남! 🚁 🏙️ AI가 하늘과 땅을 꿰뚫어보는 새로운 눈을 얻다: AerialMegaDepth 논문 쉽게 파헤치기(이 논문이 왜 중요한지)우리는 보통 스마트폰 카메라로 땅에서 사진을 찍는데 익숙하지만, 드론이나 항공 사진처럼 하늘에서 찍은 사진은 또 다른 각도의 세상을 보여줍니다.만약 AI가 땅에서 찍은 사진과 하늘에서 찍은 사진을 함께 이해하고 3D 지도를 만들 수 있다면 어떨까요? 마치 사람처럼 다양한 시점을 통합하여 세상을 더 넓고 깊게 이해할 수 있게 되겠죠.AerialMegaDepth 논문은 바로 이처럼 AI가 하늘과 땅의 시점을 모두 활용하여 세상을 더 잘 이해하도록 돕는 새로운 데이터셋과 방법을 제..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.11833.pdf다국어 사고, LLM 추론 능력의 잠재력을 깨울까? 거대 언어 모델(LLM)은 다양한 언어를 학습했지만, 영어 데이터가 많아서인지 영어로 질문했을 때 성능이 더 좋은 경향이 있습니다. (영어 편향)하지만, 최근 연구에서 몇몇 LLM은 특정 추론 문제에서 영어보다 다른 언어로 질문했을 때 오히려 더 뛰어난 성능을 보이기도 했습니다.이 논문은 다국어 사고를 활용했을 때 LLM이 얼마나 더 똑똑해질 수 있는지, 그 최대 가능성을 탐구합니다.단순히 영어를 잘하는 것을 넘어, 여러 언어를 '함께' 생각하는 것이 LLM의 잠재력을 극대화할 수 있다는 흥미로운 가능성을 제시합니다.서론거대 언어 모델(LLM)은 많은 언어 데이터로 학습되었지만, 영어..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.13835.pdf[AI 논문 리뷰] 똑똑하게 데이터를 고르는 방법, MIG: Information Gain으로 Instruction Tuning 데이터 선별하기Large Language Model (LLM, 거대 언어 모델)이 똑똑해지려면 좋은 Instruction Tuning (명령어 튜닝) 데이터가 필수적입니다. 마치 맛있는 요리를 하려면 신선하고 다양한 재료가 필요한 것처럼요!하지만 좋은 데이터를 사람이 직접 고르는 건 너무 힘들고 시간도 오래 걸립니다. 마치 넓은 밭에서 잘 익은 토마토만 골라내는 것처럼요.그래서 자동으로 좋은 데이터를 골라내는 방법들이 연구되고 있지만, 기존 방법들은 데이터의 '다양성'을 제대로 고려하지 못하거나, 너무 복잡해..

실패는 성공의 어머니?! 🧐 GPT-4도 실패에서 배운다! 똑똑한 척 하더니, GPT-4도 실수투성이? 요즘 AI, 특히 LLM(Large Language Model)이 엄청 똑똑해졌다고 칭찬이 자자하죠.그런데, 아무리 똑똑한 GPT-4라도 복잡한 문제 앞에선 헤매고 실패할 때가 많다는 사실! 🤯마치 길 찾기 전문가(GPT-4)도 처음 가는 복잡한 골목길에선 엉뚱한 길로 빠지거나, 막다른 길에 부딪히는 것처럼요. 😅이 논문은 바로 "실패한 전문가(GPT-4)의 경험 속에서, 성공의 힌트를 찾아낼 수 있지 않을까?" 라는 기발한 아이디어에서 출발했어요. 💡서론똑똑한 LLM을 'AI 에이전트'로 만들어서, 스스로 판단하고 행동하게 하려는 연구가 많아요. 척척박사 AI 비서처럼요! 🤖그 중 RFT..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.11651.pdf70% 크기로 100% 정확도를 내는 놀라운 LLM 압축 기술 (DFloat11)GPU 효율을 확 높인 무손실 LLM 압축!거대 언어 모델(LLM)은 성능은 좋은데 너무 커서 GPU 메모리가 부족한 문제가 있어요.그래서 보통 LLM을 압축하는데, 기존 압축 기술들은 GPU에서 빠르게 돌리기 어렵거나, 정확도가 떨어지는 손실 압축 방식이었죠.DFloat11은 이런 문제들을 해결한 무손실 압축 기술이에요!모델 크기는 30%나 줄이면서, GPU에서 빠른 추론이 가능하고, 원본 모델과 똑같은 결과를 보장하거든요.덕분에 GPU 메모리 부족 문제를 해결하고, 더 큰 모델을 더 빠르게 사용할 수 있게 되었답니다!서론거대 언어 모델(LLM)은 엄청난..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.12364.pdf여러 스타일을 하나로! 똑똑한 이미지 생성 모델 DMM 논문 쉽게 알아보기AI 기술 덕분에 텍스트만 입력하면 멋진 그림을 뚝딱 만들어내는 모델들이 많이 등장했어요. 그런데 이런 모델들은 각자 특정 스타일(예: 실사, 애니메이션)에 특화되어 있어서, 다양한 스타일을 쓰려면 여러 모델을 번갈아 사용해야 하는 불편함이 있었죠. 마치 옷 가게에서 옷 종류마다 다른 가게를 찾아가야 하는 것처럼요! 😫DMM 논문은 이런 문제를 해결하기 위해, 여러 스타일을 가진 모델들의 장점을 하나의 모델에 쏙 합쳐서 만들었습니다. 마치 '스타일 백화점'처럼, 하나의 모델만으로도 다양한 스타일의 이미지를 만들 수 있게 된 거죠! 🤩 이 기술은 모델 관리의 효..

🤯 하나의 모델로 텍스트와 이미지를 모두 이해하고 생성하는 Liquid: 꿈이 현실로? 🔗 https://arxiv.org/pdf/2412.04332.pdf최근 AI는 텍스트를 넘어 이미지, 영상 등 다양한 정보를 이해하고 생성하는 멀티모달 AI로 발전하고 있습니다.하지만 기존 멀티모달 모델은 텍스트와 이미지를 처리하는 방식이 분리되어 있어 구조가 복잡하고, 모델 성능을 키우는 데 한계가 있었습니다.Liquid는 이러한 문제점을 해결하고, 하나의 거대한 언어 모델(LLM)으로 텍스트와 이미지를 모두 처리하는 획기적인 방법을 제시했습니다.마치 외국어를 배우듯, LLM에게 이미지라는 새로운 언어를 가르쳐 더욱 강력하고 효율적인 멀티모달 AI를 만들 수 있음을 보여준 논문입니다.서론거대 언어 모델(LLM)..