안녕하세요, 오늘의 AI 뉴스 전해드립니다 ㅎㅎ
Pandas 2.0 이 배포되었습니다. 주요내용을 한번 살펴볼까요?
https://pandas.pydata.org/docs/dev/whatsnew/index.html#release
- pip extras를 사용하여 선택적 의존성을 설치할 수 있게 되었습니다.
- Index에서 이제는 int64, uint64, float64 dtype 대신 어떤 numpy numeric dtype도 사용할 수 있게 되었습니다.
- pyarrow-backed dtype를 반환할 수 있도록 하기 위해 새로운 설정 옵션 mode.dtype_backend가 추가되었습니다.
- Copy-on-Write가 개선되어 성능 최적화가 이루어졌으며, 에러 메시지가 추가되었습니다.
- 그 외의 개선 사항으로는 str accessor 메서드와 dt accessor 메서드 지원이 추가되었으며, DataFrame에서 이진 연산자에 대한 메타데이터 전파와 일부 함수에서 개선된 에러 메시지 전파가 있습니다.
OpenAI에서는 최신 언어 및 음성 인식 기능을 제공하는 ChatGPT 및 Whisper 모델이 API를 통해 이용 가능해졌습니다. ChatGPT 모델의 비용이 12월 이후 90% 감소되었으며, 이번에 API 사용자들에게 이 비용 절감 효과가 전달됩니다. Whisper 모델도 API에서 더욱 빠르고 비용 효율적인 결과로 사용할 수 있습니다. ChatGPT API 사용자는 개선된 모델을 사용할 수 있고, 전용 용량 선택 옵션같은 모델에 대한 더 깊은 통제가 가능합니다. OpenAI는 개발자들의 피드백을 귀기울여 API 이용 조건을 개선한 결과 Snapchat, Quizlet, Instacart, 그리고 Shopify의 앱에서도 ChatGPT API가 활용된다고합니다
본 논문에서는 이종 그래프(Heterogeneous Graph)를 다루는 Heterogeneous Graph Neural Networks(HGNNs)에서 라벨 부족 문제가 발생하는 경우, 이를 해결하기 위한 Knowledge Transfer Network(KTN)을 제안한다. KTN은 라벨이 풍부한 노드 유형에서 라벨이 부족한 노드 유형으로 지식을 전달하는 방식으로 작동하며, 파인튜닝 없이 HGNN을 사전학습시키기 위해 사용됩니다. 실험 결과, KTN은 다른 이종 그래프 전이 학습 기법과 비교하여 최대 140%의 개선 효과를 보여준다고하네요. KTN은 또한 여러 HGNN 모델에서 적용 가능하며, 이러한 모델에서 제로샷 학습에서의 성능을 24% 이상 개선할 수 있다고 전합니다.