Insights
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Lilian Weng Blog 28건필터 해제
진화 전략 (Evolution Strategies)
진화 전략(Evolution Strategies, ES)은 자연선택 원리에서 영감을 받은 블랙박스 최적화 알고리즘입니다. 이는 딥러닝 모델의 기울기나 헤시안 행렬을 직접 계산할 수 없는 상황에서도 목표 함수를 평가하여 최적화를 수행합니다. ES는 확률 분포 $p_ heta(x)$의 매개변수 $ heta$를 반복적으로 업데이트하는 방식으로, 특히 강화학습 분야에서 강력한 대안으로 주목받고 있습니다.
왜 우리는 생각할까요?
본 기사는 모델 성능 향상에 기여한 테스트 시간 컴퓨팅(Test time compute) 및 사슬 사고(Chain-of-thought, CoT)와 같은 개념들을 검토합니다. 특히 '생각하는 시간'을 효과적으로 활용하는 방법과 그 원리를 탐구하며, 이는 인간의 인지 과정과 깊은 연관성을 가지고 있음을 강조합니다.
Tensorflow + OpenAI Gym 를 사용한 심층 강화학습 모델 구현
본 문서는 TensorFlow와 OpenAI Gym을 활용하여 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 모델을 실제로 구현하는 방법을 안내합니다. 사용자는 `env.action_space`와 `env.observation_space`를 통해 환경의 행동 및 관찰 형식을 이해하고, `env.reset()`과 `env.step(action)`이라는 두 가지 핵심 API 호출을 사용하여 환경과 상호작용할 수 있습니다. 또한, Q-Learning 같은 기본적인 알고리즘 구현에 필요한 기초 지식들을 다룹니다.
초보자를 위한 객체 탐지 Part 3: R-CNN 패밀리
이 기사는 '초보자를 위한 객체 탐지' 시리즈의 세 번째 글로, 객체 인식 분야에서 중요한 역할을 한 R-CNN(Region-based CNN) 계열의 모델들을 다룹니다. 이전 글들에서 이미지 처리 기본 개념과 고전적인 CNN 아키텍처를 학습한 독자들에게, 이 글은 보다 정교하고 복잡한 객체 탐지 기법을 소개하며 심화 학습을 제공합니다.
고품질 인간 데이터에 대한 고찰
고품질 데이터는 현대 딥러닝 모델 학습의 핵심 연료이며, 특히 분류나 LLM 정렬 학습(RLHF)에 사용되는 작업 특이적 라벨링 데이터는 인간 주석(human annotation)에서 비롯됩니다. 본문은 데이터 품질 향상을 위한 다양한 머신러닝 기법을 소개하지만, 궁극적으로 고품질 데이터를 확보하는 과정에는 세심한 주의와 신중한 실행이 필요함을 강조합니다. 또한, 커뮤니티 내에 모델 개발에만 집중하고 데이터 수집 및 관리는 소홀히 하는 경향이 있다는 점을 지적하며 데이터의 중요성을 재조명합니다.
LLM 기반 자율 에이전트
LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 LLM을 핵심 컨트롤러로 사용하여 복잡한 작업을 수행하는 강력한 일반 문제 해결자로 기능합니다. 이 시스템은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 계획 수립(하위 목표 분해 및 성찰), 기억 관리(단기/장기 메모리 활용), 그리고 외부 도구 사용(API 호출)이라는 세 가지 핵심 구성 요소를 통해 지능적인 자율성을 확보합니다.
비디오 생성을 위한 확산 모델
확산 모델은 이미지 합성 분야에서 성공을 거두었으며, 이제 연구는 이 기술을 비디오 생성에 적용하는 단계로 나아가고 있습니다. 비디오 생성은 이미지를 포함하는 상위 개념일 뿐만 아니라, 시간적 일관성(temporal consistency)이라는 추가적인 요구 사항 때문에 훨씬 더 복잡합니다. 따라서 고품질의 텍스트-비디오 쌍 데이터를 대량으로 수집하고 모델에 세계 지식을 인코딩하는 것이 큰 도전 과제입니다.
신경 탄젠트 커널 (NTK) 뒤의 수학
본 기사는 과매개변수화된(over-parameterized) 신경망이 뛰어난 일반화 성능을 보이는 현상을 탐구합니다. 특히, 신경 탄젠트 커널(NTK)은 경사 하강법을 통한 훈련 과정에서 신경망의 진화를 설명하는 핵심적인 도구입니다. 이 글에서는 NTK의 정의와 동기 부여를 깊이 있게 다루고, 무한 너비의 신경망에 대한 결정론적 수렴 증명을 통해 그 이론적 배경을 제시합니다.
The Transformer Family Version 2.0
이 문서는 약 3년 전 작성된 'The Transformer Family' 포스트를 대규모로 리팩토링하고 업데이트한 버전 2.0을 소개합니다. 최신 연구 논문들을 반영하여 섹션 구조와 내용을 개선했으며, 이전 버전의 상위 집합이자 길이가 두 배가 된 심층적인 가이드입니다. 트랜스포머 아키텍처의 핵심 개념과 수학적 표기법($d$, $h$, $L$, $N$ 등)을 정리하며 독자들에게 포괄적인 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다.
LLM에 대한 적대적 공격
ChatGPT 출시 이후 대규모 언어 모델(LLM) 사용이 급증함에 따라, 개발자들은 RLHF와 같은 정렬 과정을 통해 안전성을 확보하기 위해 노력해왔습니다. 하지만 적대적 공격이나 Jailbreak 프롬프트는 모델을 의도치 않은 유해한 콘텐츠를 출력하도록 만들 수 있는 잠재적인 위협입니다. 기존의 적대적 공격 연구가 연속적인 이미지 데이터에 집중되어 있어, 이산적인 텍스트 데이터에 대한 공격은 그래디언트 신호 부재로 인해 더 어렵다고 여겨져 왔습니다.
LLM 의 외재적 환각 (Extrinsic Hallucinations)
본 기사는 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 문제를 다루며, 특히 '외재적 환각(Extrinsic Hallucination)'에 초점을 맞춥니다. 외재적 환각이란 모델 출력이 사전 학습 데이터셋과 같은 외부 세계 지식에 근거하지 않은 허구적인 내용을 생성하는 경우를 의미합니다. 따라서 LLM이 신뢰성을 갖추기 위해서는 사실적이어야 하며, 모르는 정보는 솔직하게 인정할 수 있어야 합니다.
강화학습에서의 보상 해킹
보상 해킹(reward hacking)은 강화학습 에이전트가 보상 함수의 결함이나 모호성을 악용하여 의도된 작업을 수행하지 않고 높은 보상을 얻는 현상입니다. 이 문제는 RL 환경 자체가 불완전하고, 원하는 행동을 정확하게 정의하는 것이 근본적으로 어렵기 때문에 발생합니다. 특히 언어 모델의 경우, RLHF(인간 피드백 기반 강화학습)가 표준화되면서, 모델이 테스트를 통과시키거나 편향된 응답을 생성하는 방식으로 보상 해킹을 하는 것이 중요한 실용적 과제가 되었습니다.
GAN 에서 WGAN 으로
GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지나 언어 등 현실 세계의 콘텐츠를 생성하는 데 탁월한 성능을 보여주었지만, 훈련 과정에서 불안정성과 수렴 실패 등의 어려움을 겪는 문제가 있었습니다. WGAN(Wasserstein GAN)은 이러한 기존 GAN의 문제점을 개선하기 위해 제안된 모델로, 특히 Wasserstein 거리를 사용하여 안정적인 학습 환경을 제공합니다.
정보 이론으로 딥러닝 해부하기
이 글은 고(故) 나프탈리 티شب 교수의 정보 병목(Information Bottleneck, IB) 개념을 소개하며, 이를 활용한 심층 신경망(DNN)의 학습 과정을 분석합니다. 티شب 교수는 정보 이론적 관점에서 DNN의 학습 과정이 '표현 및 일반화' 단계와 '압축 및 세부 사항 망각' 단계라는 두 가지 명확한 단계를 거친다고 제시했습니다. 이 접근 방식은 전통적인 학습 이론의 한계를 극복하고 새로운 학습 경계(learning bound)를 제공합니다.
초보자를 위한 객체 탐지 Part 1: 그래디언트 벡터, HOG, 및 SS
본 기사는 컴퓨터 비전 분야에 처음 입문하는 초보자를 위해 '객체 탐지' 개념을 소개하는 시리즈 중 첫 번째 글입니다. 자율 주행차 등이 객체를 인식하는 원리를 수학적 기초부터 이해할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다. Part 1에서는 이미지 처리의 기본적인 개념과 분할 방법을 다루며, 아직 딥 신경망 모델은 사용하지 않습니다.
정책 경사 알고리즘 (Policy Gradient Algorithms)
이 문서는 정책 경사(Policy Gradient) 알고리즘에 대한 기술적 개요를 제공하며, 시간이 지남에 따라 다양한 최신 방법론들이 추가되었음을 보여줍니다. 주요 업데이트로는 SAC, D4PG, TD3, SVPG, IMPALA, PPG 등 여러 고급 알고리즘의 도입이 포함되어 있습니다. 이는 강화 학습(Reinforcement Learning) 분야에서 정책을 최적화하는 다양한 접근 방식과 그 발전 과정을 다루고 있습니다.
다중 팔 기계 (Multi-Armed Bandit) 문제와 그 해결책
다중 팔 기계(Multi-Armed Bandit, MAB) 문제는 탐험 대 활용(Exploration vs Exploitation)의 딜레마를 다루는 알고리즘적 문제입니다. 이는 주어진 선택지들 중 최적의 행동을 결정하는 과정에서, 이미 잘 알려진 옵션(활용)에 머무를 것인지 아니면 잠재적으로 더 나은 결과를 가져올 수 있는 새로운 옵션을 시도해 볼 것인지(탐험) 사이의 균형을 맞추는 것이 핵심입니다. 이 개념은 온라인 광고 최적화나 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용됩니다.
오토인코더에서 베타-VAE까지
오토인코더는 병목 계층을 사용하여 고차원 데이터를 재구성하고 차원을 축소하는 신경망 모델입니다. 이 과정에서 얻어지는 저차원의 잠재 인코딩(latent encoding)은 데이터 압축이나 검색과 같은 다양한 응용 분야에서 임베딩 벡터로 활용될 수 있습니다.
Flow-based Deep Generative Models
이 글은 기존의 GAN(Generative Adversarial Networks)이나 VAE(Variational Autoencoders)와 같은 생성 모델들이 실제 데이터의 확률 밀도 함수 $p(oldsymbol{\mathbf{x}})$를 명시적으로 학습하기 어렵다는 문제점을 지적합니다. 특히, 잠재 변수 $oldsymbol{\mathbf{z}}$에 대한 적분 계산이 현실적으로 불가능하여 확률 밀도를 직접 추정하는 데 어려움이 있음을 설명하고 있습니다.
Generalized Language Models
본 기사는 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 사전 학습 언어 모델이 가져온 혁신적인 발전을 다루고 있습니다. GPT와 BERT 같은 모델들은 일반적인 아키텍처를 사용하여 다양한 NLP 작업에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 특히, 이러한 접근 방식은 별도의 라벨링된 데이터가 필요하지 않아 훈련 규모를 크게 확장할 수 있다는 강력한 장점을 가집니다.
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