Preview AI_2 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
if(kakao)2022 AI 트랙은 초거대 AI의 학습과 활용을 둘러싼 연구·개발 주제를 소개합니다. 카카오브레인은 이미지-텍스트 쌍 7억 건으로 구성된 COYO-700M을 공개하고, 데이터 수집 방법과 활용법을 다룹니다. 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 성능 개선과 대규모 모델 학습을 위한 GPU·컴퓨팅 최적화 사례도 발표합니다. 물체 검출부터 크로스플랫폼 SDK, 디지털 휴먼, 신약 개발과 의료영상까지 다양한 적용 분야를 살펴보며, 실제 개발 과정의 고민과 해결책을 공유합니다.
- COYO-700M은 이미지와 텍스트 쌍 7억 건으로 구성된 데이터셋이며, 발표에서는 수집 방법과 활용법을 다룹니다.
- 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 성능을 높이려면 모델 자체뿐 아니라 학습 데이터와 연구 방법도 함께 살펴야 합니다.
- 대규모 AI 학습에서는 GPU 메모리 등 컴퓨팅 제약을 고려해 최적화하고, 실제 적용 과정의 문제와 해결책을 점검해야 합니다.
- 물체 검출, 크로스플랫폼 SDK, 디지털 휴먼, 신약 개발과 의료영상 등 여러 분야의 AI 연구·개발 사례가 소개됩니다.
소개
if(kakao)2022 컨퍼런스에서 AI_2 관련 기술 발표 트랙을 소개합니다. 01:27 1. 초거대모델 학습을 위한 이미지-텍스트 데이터셋: COYO-700M: Large-scale Image-Text Pair Dataset by 변민우(dylan.m) 카카오브레인 라지스케일엔지니어링팀에서 분산학습과 데이터 기술을 연구하고 있는 딜런입니다. 01:54 2. 카카오브레인의 텍스트 기반 이미지 생성 기술 소개 by 김세훈(sam.ksh) 카카오브레인에서 생성 모델을 개발하고 있는 연구원입니다. 02:11 3. 코끼리를 GPU에 넣는법: 실용적인 라지스케일 AI 학습을 위한 최적화 사례 공유 by 조상훈(monk.detective) 카카오브레인 Large-Scale AI Studio의 Monk 입니다. 라지스케일 AI를 실용적으로 사용하기 위해 항상 고민 중입니다. 02:42 4. 이 세상 모든 물체를 검출할 수 있는 AI 기술을 만들 수 있을까요?: 물체 검출 기술의 과거...
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