당신의 나의 뜨거운 감자!
AI 연구의 두 거장, ‘경험의 시대’ 선언 강화학습(RL) 분야의 세계적인 권위자 두 명이 AI의 미래에 대한 중요한 화두를 던졌습니다. 바로 리처드 서튼(Richard S. Sutton)과 데이비드 실버(David Silver)입니다. 이들은 수십 년간 기계가 ‘행동을 통해 배우도록’ 가르치는 강화학습 연구에 매진해왔습니다. 최근 컴퓨팅, 시뮬레이션, 딥러닝 기술의 발전과 RL 기반 제품의 성공에 힘입어, 이들은 AI 발전의 다음 단계를 “경험의 […]
계속 읽기OpenAI가 오늘 AI 안전성 확보를 위한 새로운 접근 방식인 Deliberative Alignment(DA)를 공개했습니다. 이는 AI 모델의 윤리적 판단과 안전성 확보에 있어 의미있는 진전을 보여주는 발표이고 리즈닝으로 성능을 극대화 하는 최근 추세와도 딱 맞는 접근 방법이라 생각합니다. 또한 DA는 안전성, 견고성, 일반화 능력 등 대부분의 중요 지표에서 기존 방식들을 크게 개선했으며, 특히 Jailbreak 방어를 위해 과도하게 응답을 […]
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AI 연구/개발자로서 첫 1년.. 결과적으로 매우 의미있었습니다. DT조직에서 AI 조직으로 옮긴지 1년이 넘었다. 왜 옮겼는지 궁금한 분들은 이전 블로그 글에서 확인할 수 있다. 올해는 서비스 적용 가능한 대화 엔진을 만드는데 집중했는데, 생각지도 못하게 서비스에 적용하는 경험도 했으며,엔진의 컴포넌트를 평가하기 위해 참석한 국제 대회에서도 첫 참가에 2등의 성적으로 입상했다. Data Scientist로 오랫동안 일하고 고작 1년만에 이런 […]
계속 읽기작년 말에 GluonNLP 0.6버전 개발에 활발하게 참여하였는데, 그중에서 사용자들이 편리하게 사용할만한 부분에 대해 소개하기 위해 글을 써봤다. 다들 버트, 버트 하는데, 어떻게 사용할지 모를 분들에게 도움이 될 것이라 예상해 본다. 이 글은 MXNet-Gluon 기반으로 설명이 된다. 최근 훌륭한 한글 자료가 인터넷에 나왔으니 관심 있으신 분들은 먼저 참고하시길 바란다. 버트(BERT) 인간은 직접 혹은 간접 경험을 통해 […]
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지난 2월 온전히 1개월을 모두 뉴질랜드 가족여행에 쏱아 붓고 있던 중 뉴질랜드 푸카키 호수 마운트 쿡 빙하 아래 있던 (전화도 잘 터지지 않던)오지 캠핑장에서 작은 메일을 받았다. DMLC에 초대를 하고 싶다는 메일이었다. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community ) DMLC는 대표적으로 데이터 사이언스를 한다면 알고 있을 xgboost를 만든 개발자 집단이라 보면 된다. xgboost는 지금도 그렇지만 케글과 […]
계속 읽기GluonNLP NLP쪽에서 재현성의 이슈는 정말 어려운 문제이다. 실제 모형의 아키텍처와 적절한 전처리 로직이 잘 적용 되었을때 성능이 도출되나 대부분 리서치에서는 전처리 로직에 대한 충분한 설명이 되어 있지 않다. 따라서 아키텍처의 이해보다는 전처리에 대한 문제 때문에 후속 연구가 진행되지 못하는 경우가 많다. 전처리의 이슈가 큰 또 다른 이유는 처리 로직의 복잡도 때문에 같은 로직이더라도 다양한 구현 […]
계속 읽기“gensim이 아닌 직접 딥러닝 네크워크 구조를 구현해 임베딩을 성공적으로 학습해본 경험이 있는지요?” 이 글은 네트워크 구조의 임베딩 학습을 숫하게 실패해본 분들을 위한 글이다. 많은 온라인 문서에서든 책에서든 word2vec을 설명하는 부분에서 딥러닝 프레임워크 기반 그래프 구조로 설명을 한다. 게다가 코드와 학습까지 Keras와 같은 프레임워크로 동작하는 예제를 제공하나, 추출된 단어 벡터를 기반으로 Word Analogy나 정성적인 평가에 대한 […]
계속 읽기띄어쓰기는 형태소 분석 이전에 반드시 수행해야 되는 중요 전처리 과정중에 하나이며, 이 때문에 공개된 형태소 분석기에는 일종의 자동띄어쓰기 모듈이 숨겨져 있는 경우가 많다. 하지만 그런 띄어쓰기 엔진의 성능이 대부분 좋지 않아 허울뿐인 경우가 많다. 필자가 만든 KoNLP 역시 그중에 하나였다. 물론 띄어쓰기는 형태소 분석 이전에만 사용하는게 아니다. 띄어쓰기 모듈은 Speech To Text 혹은 음성인식 모듈에서 […]
계속 읽기2월 초에 마이크로소프트웨어에 기고한 원고를 공개한다. 소스코드는 이곳에 공개되어 있다. Gluon을 공부하면서 코드를 구성하고 모델이 동작 가능하게 하는데 주말 퇴근 후 여가시간을 활용해 약 1.5개월이 소요되었다. 그래도 1.5개월만에 이정도 동작 가능하게 한건 딥러닝 덕분이다. 원고를 청탁 받으면 항상 주제를 상향시켜서 진행하는 습관이 있는데, 신경망 기계번역글도 마찬가지였다. 아무 경험 없는 상태에서 시작해서 글을 마칠때까지 믿고 맡겨준 […]
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