카카오브레인 그리고 AI
우리는 AI가 모두의 일상에 자연스럽게 스며들어
마치 공기처럼 당연해지는 세상을 준비하고 있습니다.-
Karlo 카카오브레인 minDALL-E 공개! 인공지능이 사람의 상상을 찰떡같이 이해하고 그림으로 그려낼 수 있을까?‘심플하면서 화려하게, 고급스럽지만 무난하게, 어떤 느낌인지 알죠?! 이거 ASAP인데 가능해요?’ 이렇게 디자인을 요청했다면, 디자이너는 소위 멘붕에 빠질겁니다. 독심술이나 관심법이 아니고서야 어떻게 찰떡같이 그릴 수 있을까요? 하지만 이런 답답함을 해소하는데 인공지능이 도움이 될지도 모르겠습니다. 세상에 존재하지 않는 독창적인 그림도 AI라면 그려낼 수 있는데요. 대표적으로 OpenAI에서 2021년 1월에 공개한… 2022.11.07 #Karlo(칼로) #minDALL-E #Multi-Modal(멀티모달) #T2I(Text-to-Image) #데이터셋 #이미지생성모델 #학습
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Brain Cloud 카카오브레인 인퍼런스 플랫폼은 무엇일까? 딥러닝의 Task는 크게 트레이닝(training)과 인퍼런스(inference)로 나뉩니다. 입력된 데이터로 모델을 학습하는 것이 트레이닝이라면 트레이닝 된 모델로 실제 서비스를 수행하는 것은 인퍼런스입니다. 이번에 카카오브레인에서 ‘인퍼런스 플랫폼’이라는 서비스를 공개했는데요. 인퍼런스 플랫폼은 어떤 서비스일까요? 그 궁금증을 해소하기 위해 카카오브레인 인퍼런스 플랫폼을 구축하고 있는 팀 리더 ‘코비’를 만나 카카오브레인 인퍼런스 플랫폼에 대한 이야기를 나눠보았습니다. 편하게 쓸 수 있는 머신러닝 자판기… 2022.07.28 #API #GPU #Karlo(칼로) #KoGPT #알고리즘 #인퍼런스플랫폼
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Brain Cloud DREAM BIG: Large-Scale AI로 문제 해결하기 Q. 무엇을 키워야 Large-Scale AI일까요? 카카오브레인은 ‘데이터'와 ‘모델', ‘계산자원'의 세 가지 요소에 기반을 둔 라지-스케일로 문제를 해결하고 있습니다. 더 큰 모델을 잘 학습하기 위해서는 더 많은 데이터가 필요하게 되고, 이렇게 큰 모델과 많은 데이터를 학습하기 위해서는 많은 양의 계산자원이 필요하게 됩니다. 이 세 가지를 모두 키워서 잘 다룰 수 있는 환경과 기술력을 확보해 다양한 문제를… 2022.03.14 #GPU #KoGPT #PyTorch #계산자원 #데이터 #딥러닝 #라지스케일 #모델
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카카오브레인이 디지털 휴먼에 신경쓰는 이유 카카오브레인이 정의하는 디지털 휴먼은 사람이 조종하는 아바타를 지칭하기도 하지만, 모습 뿐만 아니라 사람과 소통할 수 있는 인공지능입니다. 우리가 디지털 휴먼을 만났을 때 외모는 물론 소통에도 이질감이 없어야 한다는 생각을 갖고 있습니다. 이러한 생각 하에서 카카오브레인의 Digital Human팀은 사람의 모습과 행동을 인식할 수 있는 딥러닝 엔진을 연구 개발하고 있습니다. 2D Pose Estimation / Person Segmentation과 같은… 2022.03.11 #COCOChallenge #DigitalHuman #MobileOptimization #NeuralRendering #딥러닝 #불쾌한골짜기
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Brain Cloud 클라우드 플랫폼을 개발한 이유 딥러닝 방법론을 통한 학습 알고리즘을 설계하다 겪는 중요한 문제 중 하나는 AI를 학습시키며 올바른 결과를 얻기 위해 반복해서 학습을 하게 된다는 것입니다. 알고리즘이 데이터를 학습한 결과에 따라 이 실험이 수십 번에서 수천 번 이상도 반복될 수 있다는 것이죠. 아직 이 반복을 줄이거나 획기적으로 간소화시키는 방법론은 도출되지 않고 있는 상황인 만큼, 결국 이러한 실험을 빠르게 진행할… 2022.03.02 #BrainCloud(브레인클라우드) #PyTorch #SSH(SecureSHell) #딥러닝 #학습알고리즘