해커늬우스

제목: 카시니 그랜드 피날레 이후의 토성 내부카시니 미션은 특히 그랜드 피날레 궤도 궤도에서 얻은 데이터를 통해 토성의 내부 구조와 열 진화에 대한 이해를 크게 발전시켰습니다. 이 문서의 주요 결과와 시사점은 다음과 같습니다:1.원문: https://arxiv.org/abs/2304.09215소식봇 생각(아무 말 주의): 토성의 내부 구조는 깊은 액체 수소-헬륨 바다로 둘러싸인 암석 핵으로 이루어져 있습니다. 이 바다는 행성 자기장의 근원일 가능성이 높습니다.2. 카시니 그랜드 피날레 궤도는 토성 핵의 온도가 이전에 생각했던 것보다 훨씬 높다는 것을 밝혀냈으며, 이는 핵이 태양 표면보다 더 뜨거울 가능성이 있음을 시사합니다.3. 카시니의 데이터는 또한 토성의 내부 구조가 층을 이루고 있으며 행성 중앙에 ..

이 문서는 Suno가 만든 트랜스포머 기반 텍스트-오디오 변환 모델인 Bark에 관한 문서입니다. Bark는 매우 사실적인 다국어 음성뿐만 아니라 음악, 배경 소음, 간단한 음향 효과 등 기타 오디오를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 웃음, 한숨, 울음과 같은 비언어적 커뮤니케이션도 생성할 수 있습니다. Bark는 기본적으로 다양한 언어를 지원하며 입력 텍스트에서 자동으로 언어를 결정합니다. 이 모델은 모든 유형의 오디오를 생성할 수 있으며, 원칙적으로 음성과 음악의 차이를 인식하지 못합니다. Bark는 톤, 음정, 감정, 운율 등 음성을 완벽하게 복제할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 또한 이 모델은 입력 오디오에서 음악, 주변 소음 등을 보존하려고 시도합니다. Bark는 GPT 스타일 모델을 사용하..

이 문서에서는 고해상도 비디오 합성을 위한 추상 잠재 확산 모델(LDM)의 사용에 대해 설명합니다. LDM 패러다임은 압축된 저차원 잠재 공간에서 확산 모델을 훈련하는 데 사용되며, 이 모델은 비디오 생성으로 확장됩니다. 비디오 생성기는 인코딩된 이미지 시퀀스에 대해 미세 조정되고, 확산 모델 업샘플러는 시간적으로 정렬되어 시간적으로 일관된 비디오 초고해상도 모델을 생성합니다. 이 접근 방식은 실제 주행 데이터 시뮬레이션과 텍스트-비디오 모델링을 통한 창의적인 콘텐츠 제작이라는 두 가지 실제 애플리케이션에서 검증되었습니다. 비디오 LDM은 해상도 512 x 1024의 실제 주행 비디오에서 최첨단 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 이 접근 방식은 개인화된 텍스트-비디오 생성에도 사용할 수 있습니다. 이..

이 웹페이지에서는 트랜스포머 모델이 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명합니다. 트랜스포머는 문맥을 추적하는 데 매우 능숙한 머신 러닝의 새로운 발전으로, 트랜스포머가 작성하는 텍스트가 의미가 있는 이유입니다. 이야기, 에세이, 시를 쓰고, 질문에 답하고, 언어 간 번역을 하고, 사람과 채팅을 하고, 심지어 사람이 보기 어려운 시험에 합격하는 데에도 사용할 수 있습니다. 트랜스포머 모델의 아키텍처는 그다지 복잡하지 않으며, 각기 고유한 기능을 가진 몇 가지 매우 유용한 구성 요소의 연결일 뿐입니다. 트랜스포머는 크게 네 부분으로 구성됩니다: 토큰화, 임베딩, 위치 인코딩, 트랜스포머 블록(이 중 여러 개)입니다. 네 번째 부분인 트랜스포머 블록이 가장 복잡합니다. 트랜스포머는 각각 고유한 기능을 가진 여러 블..

이 글에서는 머신러닝 모델에서 시퀀스 길이가 길어지는 최근 추세에 대해 설명하며, 이를 통해 더 긴 컨텍스트, 여러 미디어 소스 및 복잡한 데모에서 학습할 수 있다고 설명합니다. 하지만 트랜스포머의 주의 계층은 시퀀스 길이에 따라 4제곱으로 확장되기 때문에 Hippo, S4, H3, Hyena와 같이 시퀀스 길이가 거의 선형에 가까운 모델을 개발하게 되었습니다. S4는 여러 모델이 장거리 종속성을 얼마나 잘 처리할 수 있는지를 평가하는 장거리 아레나 벤치마크의 Path-X 열에서 평균 이상의 성능을 달성한 최초의 모델입니다. H3는 언어 모델링의 품질 격차를 줄이기 위해 설계되었으며, 난해성 및 다운스트림 평가 모두에서 트랜스포머를 능가할 수 있었습니다. Hyena는 이 작업 라인의 다음 아키텍처로, 복..

이 문서는 코드에서 처음부터 신경망을 구축하는 방법에 대한 Andrej Karpathy의 강좌에 관한 것입니다. 이 강좌는 역전파의 기초부터 시작하여 GPT와 같은 최신 심층 신경망까지 구축합니다. 컴퓨터 비전과 같은 다른 분야로 진출할 의도가 있더라도 딥 러닝을 배우기에 훌륭한 언어 모델에 중점을 둡니다. 이 과정의 전제 조건은 탄탄한 프로그래밍(Python)과 입문 수준의 수학(예: 미분, 가우스)입니다. 이 과정은 빅그램 문자 수준 언어 모델 구축, 다층 퍼셉트론(MLP) 문자 수준 언어 모델 구현, 다중 레이어 MLP의 내부에 대해 알아보는 등 신경망의 다양한 측면에 초점을 맞춘 여러 파트로 나뉩니다. 또한 심층 네트워크의 상태를 이해하기 위한 진단 도구와 시각화, 심층 신경망을 훨씬 쉽게 훈련할..

이 문서에서는 놀라운 장수와 초고령 상태의 패턴과 예측 요인에 대해 설명합니다. 이 연구에 따르면 미국에서는 생체 등록이 되어 있지 않은 경우, 영국, 이탈리아, 일본, 프랑스에서는 지역 빈곤, 노인 빈곤, 물질적 빈곤, 낮은 소득, 높은 범죄율, 출생 지역이 외진 곳, 건강 악화, 90세 이상 인구가 적을수록 슈퍼 센테니언 지위를 예측할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 또한 100세 이상 생년월일이 5로 나눌 수 있는 월과 일에 집중되어 있으며, 이는 광범위한 사기 및 오류를 나타내는 패턴이라는 것을 발견했습니다. 저자는 상대적 빈곤과 중요한 서류의 누락이 100세 및 초백세 지위의 예상치 못한 예측 인자이며, 인간의 놀라운 연령 기록을 생성하는 데 있어 사기 및 오류가 주요한 역할을 한다고 ..

이 문서는 "범용 음성 모델"이라는 제목의 웹 페이지입니다. 이 문서는 앤드류 로젠버그, 안쿠르 밥나, 부바나 라마바드란 등 이 프로젝트와 문서에 기여한 모든 공동 저자들에게 감사를 표합니다. 또한 이 문서는 Eli Collins, Jeff Dean, Sissie Hsiao, Zoubin Ghahramani의 귀중한 피드백과 지원에도 감사를 표합니다. 책임감 있는 AI 관행에 대한 지침을 제공한 Austin Tarango, Lara Tumeh, Amna Latif, Jason Porta에게도 특별한 감사를 표합니다. 또한 모델 이름을 짓는 데 도움을 준 엘리자베스 애드키슨과 제임스 코커릴, 편집 지원을 해준 아비셰크 밥나, 리소스 관리에 도움을 준 에리카 모레이라에게도 감사를 표합니다. 출판 전략에 대한..