[240205] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

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1. Java: Imagen 및 LangChain4j를 사용한 이미지 생성
LangChain4j, 자바 개발자를 위한 LLM 오케스트레이션 프레임워크가 0.26.1 버전을 발표했습니다. 이 버전에는 Imagen 이미지 생성 모델 지원이 포함되어 있으며, 이는 사용자의 중요한 기여 중 하나입니다. Imagen은 텍스트를 이미지로 변환하는 모델로, 최근 더 높은 품질의 그래픽을 생성하는 Imagen v2로 업그레이드되었습니다. 이미지 생성은 현재 허가된 계정에서만 가능하며, Google Cloud Platform 계정이 있고, Vertex AI API를 활성화하고 gcloud SDK를 통해 인증해야 합니다. 이 글에서는 Java에서 LangChain4j를 사용하여 Imagen v1과 v2를 사용하는 방법을 소개합니다.
https://glaforge.dev/posts/2024/02/01/image-generation-with-imagen-and-langchain4j/

2. Prism: Ruby 3.3의 새로운 오류 허용 구문 분석기
Prism은 루비 프로그래밍 언어를 위한 새로운 파서인 Prism 파서에 접근할 수 있도록 하는 새로운 라이브러리로, 루비 3.3.0에서 기본 젬으로 제공됩니다. Prism은 오류에 강하고, 이식성이 높으며, 유지보수가 용이하고, 빠르며, 효율적으로 설계되었습니다.
https://kddnewton.com/2024/01/23/prism.html

3. infini-gram: 1조 4천억 토큰으로 훈련된 혁신적인 n-gram 언어 모델
Infini-gram은 n-gram 언어 모델을 현대화하는 연구로, 1조 4천억 개의 토큰으로 훈련된 infty-gram LM을 도입합니다. 이 모델은 기존 n-gram 모델의 한계를 극복하고, 밀리초 수준의 지연 시간으로 확률을 계산하는 infini-gram 엔진을 사용하여 47%의 정확도를 달성합니다. 이 연구는 특히 기계 생성 텍스트 분석에서 유용하며, 신경 LLM의 보완 및 언어 모델링의 복잡성을 줄이는데 기여합니다. 연구 결과는 오픈소스로 공개되었습니다.
https://huggingface.co/papers/2401.17377

4. LongAlign: 긴 문맥에서 대규모 언어 모델의 성능 향상
LongAlign은 긴 문맥에서 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 데 초점을 맞춥니다. 이는 셀프 인스트럭트로 생성된 긴 명령어 데이터 세트, 패킹 및 정렬 배치 전략을 통한 미세 조정, 그리고 긴 컨텍스트 작업에 특화된 LongBench-Chat 벤치마크를 사용합니다. 실험 결과, 이 방법은 긴 컨텍스트 작업에서 향상된 성능을 보이며, 짧은 작업 처리 능력도 유지합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.18058

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