반응형 ai 기술 동향2 311. [IDK] 토큰: AI 모델의 불확실성 관리와 신뢰성 강화 방법 https://arxiv.org/pdf/2412.06676해당 논문 링크: I Don’t Know: Explicit Modeling of Uncertainty with an [IDK] Token [IDK] 토큰: AI 모델의 불확실성 관리와 신뢰성 강화 방법 01. 서론: [IDK] 토큰이란?1) 불확실성을 명시적으로 표현하는 AI 모델의 새로운 접근법AI가 발전하면서, 대형 언어 모델(LLM)이 많은 정보를 처리하고 자연스러운 대화를 생성하는 데 성공했지만, 완벽하지는 않습니다. 특히, 모델이 확실하지 않은 정보에 대해 여전히 답변을 생성하려는 경향은 잘못된 정보 제공의 위험을 증가시킵니다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 "[IDK] 토큰(I Don’t Know)"은 AI가 모호하거나 확실하지 않은 .. 2024. 12. 14. 275. SK하이닉스와 엔비디아의 협력: HBM4 SK하이닉스와 엔비디아의 협력: HBM4 01. 서론: SK하이닉스와 엔비디아의 협력 배경1) AI 반도체 수요 급증과 HBM 메모리 필요성최근 몇 년간 AI 기술이 빠르게 발전하면서 반도체, 특히 고성능 메모리에 대한 수요가 급격히 증가했습니다. AI 모델은 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행하기 때문에 기존의 메모리로는 요구되는 속도와 성능을 충족하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 고대역폭 메모리, 즉 HBM(High Bandwidth Memory)의 필요성이 대두되었습니다. HBM은 일반적인 메모리보다 더 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있어, AI와 같은 고사양 작업에 적합합니다. AI 반도체의 수요는 특히 엔비디아와 같은 AI 솔루션 제공 기업에 큰 영향을 미치고 있으며, 이러한 .. 2024. 11. 8. 이전 1 다음 반응형
