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AI 도입과 활용에 대한 인사이트
LDM은 Diffusion 과정을 잠재 공간에서 수행하여 연산을 줄이면서도 고품질 이미지를 생성합니다.
AI 생성 콘텐츠의 저작권 귀속과 학습 데이터의 법적 문제가 뜨거운 이슈로 떠올랐습니다.
Google이 PaLM(Pathways Language Model)을 발표하며 GPT-3의 3배 규모를 달성하였습니다.
Diffusion 모델이 FID 점수에서 GAN을 처음으로 능가하며 이미지 생성의 주류 기술이 되었습니다.
DeepMind의 Flamingo는 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 few-shot 멀티모달 모델입니다.
OpenAI의 DALL-E 2가 사진 수준의 이미지 생성 능력을 보여주며 창작 산업에 충격을 주었습니다.
Google의 PaLM은 540B 파라미터로 다양한 벤치마크에서 SOTA를 달성하고, 특히 추론 능력에서 도약을 보였습니다.
DeepMind의 Chinchilla 논문이 '모델을 키우기보다 데이터를 늘려라'는 새로운 Scaling Law를 제시했습니다.
친칠라는 '모델 크기보다 데이터 양도 동등하게 중요하다'는 새로운 Scaling Law를 제시했습니다.
DeepMind의 AlphaCode가 프로그래밍 대회에서 인간 수준의 성적을 달성했습니다.
2022년은 생성형 AI가 대중에게 다가가는 해가 될 것으로 전망됩니다.
Google의 LaMDA는 대화의 품질(감각성, 구체성, 흥미)을 핵심 지표로 최적화한 대화 전용 모델입니다.