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오늘은 Mac에서 Stable Diffusion XL을 돌려보는 내용, 딥마인드의 로봇 트랜스포머2 공개에 대한 소식 마지막으로 새로운 Code LLM에 대한 소식입니다.
Hugging Face에 새롭게 전해진 소식입니다.
Mac에서 Stable Diffusion XL을 돌려보는 실험을 진행했다고 합니다. Stable Diffusion XL은 1024*1024 고화질 이미지를 생성할 수 있고 몇 가지 새로운 트릭으로 프롬프트를 준수할 수 있으며 최신화된 노이즈 스케줄러로 어둡거나 밝은 이미지를 쉽게 생성할 수 있게 되었습니다.
Stable Diffusion XL 이러한 좋은 장점도 있지만 반면 16GB VRAM이 있어야 제대로 구동이 될 정도로 조금 무거운 측면도 있는데요, 이번 블로그 내용을 살펴보면, 애플 실리콘으로도 충분히 구동할 수 있게 만들었다고 하네요~
어떻게 적용하는지 알고 싶다면 해당 블로그를 보면서 함께 따라해 보시는 것을 추천드려요!
딥마인드가 드디어 비전, 언어, 로보틱스가 합쳐진 로봇 트랜스포머2를 공개했습니다.
현재 많은 모델들이 멀티 모달형식의 비전-언어 모델 형태인데요, 딥마인드는 여기에서 로봇 데이터까지 학습해 로봇 제어를 위한 일반적인 지침까지 진행하는 새로운 모델을 만들었습니다.
특히 이번 로봇 모델 데이터의 경우 사무실이나 주방에서 17개월 동안 13대의 로봇을 기반으로 수집해 도출한 데이터입니다. 해당 모델에 CoT까지 더해진다면 즉석에서 망치로 사용할 수 있는 대안 물체를 소개하거나 피곤을 느끼는 사람에게 좋은 음료를 추천/결정하는 의미 추론까지 가능하다고 하네요!
LLM의 여러 갈래 중에서 코드용 LLM 연구도 한창 활발히 진행되고 있습니다.
이번 모델 이름은 PanGu-Coder2이며 Hugging Face에서 공개한 StarCoder에 추가적인 학습을 진행한 방식으로 만들었습니다. 새로운 기법 이름은 RRTF (Rank Responses to align Test & Teacher Feedback)로 모델에 대한 결과물을 Unit test를 거친 다음 프롬프트가 적절했다면 점수를 부여하게 됩니다. 반면 적절하지 않았다면 점수를 다시 환원받는 형식의 강화 학습을 도입했습니다.
이러한 방식을 사용하면 OpenAI 벤치마크에서 62.2%까지 나온다고 합니다! 정말 놀랍네요~
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