최고의 AI 모델 및 LLM

텍스트와 오디오 입력에서 오디오 코드를 생성하는 대화형 음성 모델입니다. Llama 백본을 활용하며, 연구 및 교육 목적으로 설계되어 AI 기술의 책임 있는 사용을 촉진합니다.세서미 CSM은 텍스트와 오디오 입력에서 오디오 코드를 생성하는 대화형 음성 모델입니다. Llama 백본을 활용하며, 연구 및 교육 목적으로 설계되어 AI 기술의 책임 있는 사용을 촉진합니다.

추천AI 모델 및 LLM

IBM Granite는 비즈니스를 위한 개방적이고 신뢰할 수 있는 AI 모델의 집합으로, 효율적인 언어, 비전, 음성 및 가드레일 모델을 제공하며, 이를 맞춤화하고 배포하여 기업의 요구를 충족할 수 있습니다.

추천AI 모델 및 LLM

대화 사용 사례에 최적화된 미세 조정된 생성 텍스트 모델입니다. Meta에서 개발하였으며, 자연어 처리 작업을 위한 고급 기능을 제공하여 상업적 및 연구 응용 프로그램 모두에 적합합니다.Llama-2-7b-chat-hf는 대화 사용 사례에 최적화된 미세 조정된 생성 텍스트 모델입니다. Meta에서 개발하였으며, 자연어 처리 작업을 위한 고급 기능을 제공하여 상업적 및 연구 응용 프로그램 모두에 적합합니다.

추천AI 모델 및 LLM

개발자를 위해 설계된 975B 매개변수의 다중 모달 AI 모델입니다. 텍스트, 이미지 및 오디오 입력을 수용하며, 챗봇 및 코딩 도우미를 포함한 다양한 애플리케이션에 대한 텍스트 출력을 생성합니다. 오픈 가중치로 출시되어 연구 및 제3자 제품에 통합할 수 있습니다.잉클링은 개발자를 위해 설계된 975B 매개변수의 다중 모달 AI 모델입니다. 텍스트, 이미지 및 오디오 입력을 수용하며, 챗봇 및 코딩 도우미를 포함한 다양한 애플리케이션에 대한 텍스트 출력을 생성합니다. 오픈 가중치로 출시되어 연구 및 제3자 제품에 통합할 수 있습니다.

추천AI 모델 및 LLM

이미지 생성을 위해 설계된 강력한 네이티브 멀티모달 모델입니다. 텍스트-투-이미지 및 이미지-투-이미지 작업 모두에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 창의적인 편집 및 지능형 프롬프트 향상을 위한 고급 기능을 제공합니다.HunyuanImage 3.0은 이미지 생성을 위해 설계된 강력한 네이티브 멀티모달 모델입니다. 텍스트-투-이미지 및 이미지-투-이미지 작업 모두에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 창의적인 편집 및 지능형 프롬프트 향상을 위한 고급 기능을 제공합니다.

추천AI 모델 및 LLM

70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.Mistral-7B-v0.1은 70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.

추천AI 모델 및 LLM

Microsoft에서 개발한 다중 모달 AI 모델로, 비전-언어 이해 및 추론 능력이 필요한 작업을 위해 설계되었습니다. 과학적 추론 및 컴퓨터 사용 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.Phi-4-reasoning-vision-15B는 Microsoft에서 개발한 다중 모달 AI 모델로, 비전-언어 이해 및 추론 능력이 필요한 작업을 위해 설계되었습니다. 과학적 추론 및 컴퓨터 사용 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

추천AI 모델 및 LLM

검색 보강 언어 모델을 위해 설계된 최첨단 임베딩 모델입니다. 이 모델은 검색 기능을 향상시키고 다양한 작업을 지원하여 자연어 처리 및 AI 연구에 적합한 응용 프로그램에 활용될 수 있습니다.BAAI/bge-large-en-v1.5는 검색 보강 언어 모델을 위해 설계된 최첨단 임베딩 모델입니다. 이 모델은 검색 기능을 향상시키고 다양한 작업을 지원하여 자연어 처리 및 AI 연구에 적합한 응용 프로그램에 활용될 수 있습니다.

추천AI 모델 및 LLM

수학, 프로그래밍 및 논리 작업에서 성능을 향상시키기 위해 설계된 추론 전문 AI 모델입니다. 기술 혁신 연구소에서 개발하였으며, 효율적인 추론과 테스트 시간 확장을 위해 하이브리드 아키텍처를 활용합니다.Falcon-H1R-7B는 수학, 프로그래밍 및 논리 작업에서 성능을 향상시키기 위해 설계된 추론 전문 AI 모델입니다. 기술 혁신 연구소에서 개발하였으며, 효율적인 추론과 테스트 시간 확장을 위해 하이브리드 아키텍처를 활용합니다.

추천AI 모델 및 LLM

LLM TOP 50 보기

사용자 인터페이스 스크린샷을 구조화된 요소로 구문 분석하는 방법입니다. GPT-4V와 같은 시각 언어 모델이 인터페이스에서 작업을 생성하는 능력을 향상시킵니다. OmniParser는 상호 작용 가능한 아이콘을 식별하고 요소 의미를 이해하여 벤치마크 성능을 향상시킵니다. 다양한 시각 언어 모델을 위한…OmniParser는 사용자 인터페이스 스크린샷을 구조화된 요소로 구문 분석하는 방법입니다. GPT-4V와 같은 시각 언어 모델이 인터페이스에서 작업을 생성하는 능력을 향상시킵니다. OmniParser는 상호 작용 가능한 아이콘을 식별하고 요소 의미를 이해하여 벤치마크 성능을 향상시킵니다. 다양한 시각 언어 모델을 위한…

AI 모델 및 LLM

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 위한 단일 API로 AI 애플리케이션을 구축하세요. Pollinations.ai는 모델과 인프라를 처리하여 사용자가 자체 크레딧으로 지출할 수 있도록 합니다. 개발자는 앱 내 사용자 지출의 일부를 선택적으로 공유하여 보상을 받을 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

고급 MoE 아키텍처와 최첨단 언어 모델을 기반으로 즉각적인 AI 솔루션을 제공합니다. 효율적인 추론 및 다양한 하드웨어 배포에 걸친 다국어 지원을 위해 설계된 이 안정적이고 무료이며 무제한적인 모델로 최첨단 AI 기능을 경험해 보세요.DeepSeek-v3는 고급 MoE 아키텍처와 최첨단 언어 모델을 기반으로 즉각적인 AI 솔루션을 제공합니다. 효율적인 추론 및 다양한 하드웨어 배포에 걸친 다국어 지원을 위해 설계된 이 안정적이고 무료이며 무제한적인 모델로 최첨단 AI 기능을 경험해 보세요.

AI 모델 및 LLM

Llama 70B 기반의 오픈소스 LLM인 Reflection 70B를 사용해보세요. 혁신적인 자체 교정 기능을 갖추고 있으며, 벤치마크에서 GPT-4 및 Llama 3.1 405B를 능가합니다. 복잡한 AI 대화 및 문제 해결을 위해 가입 없이 무료로 채팅 인터페이스에 액세스하세요.

AI 모델 및 LLM

OpenAI의 o1을 능가하는 고급 추론을 위한 오픈 소스 AI 모델입니다. 370억 개의 활성 매개변수와 128K 컨텍스트 길이를 갖춘 Mixture of Experts 아키텍처를 특징으로 합니다. 복잡한 문제 해결에 최적화되어 있으며, 비용 효율성과 로컬 배포에 중점을 두고 수학,…DeepSeek R1 Online은 OpenAI의 o1을 능가하는 고급 추론을 위한 오픈 소스 AI 모델입니다. 370억 개의 활성 매개변수와 128K 컨텍스트 길이를 갖춘 Mixture of Experts 아키텍처를 특징으로 합니다. 복잡한 문제 해결에 최적화되어 있으며, 비용 효율성과 로컬 배포에 중점을 두고 수학,…

AI 모델 및 LLM

텍스트 설명을 기반으로 오디오 샘플을 생성하는 자동 회귀 생성 AI 모델입니다. 소스 분리, 실제 노이즈 처리, 텍스트 주석 부족과 같은 오디오 생성의 어려움을 해결합니다. 이 모델은 고품질 출력을 위해 학습된 이산 오디오 표현으로 작동합니다.AudioGen은 텍스트 설명을 기반으로 오디오 샘플을 생성하는 자동 회귀 생성 AI 모델입니다. 소스 분리, 실제 노이즈 처리, 텍스트 주석 부족과 같은 오디오 생성의 어려움을 해결합니다. 이 모델은 고품질 출력을 위해 학습된 이산 오디오 표현으로 작동합니다.

AI 모델 및 LLM

이미지와 비디오를 위한 통합 세분화 모델입니다. 클릭, 상자 또는 마스크를 사용하여 빠르고 정확한 객체 선택을 가능하게 하며, 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 제로샷 성능과 실시간 상호 작용을 제공합니다.Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)는 이미지와 비디오를 위한 통합 세분화 모델입니다. 클릭, 상자 또는 마스크를 사용하여 빠르고 정확한 객체 선택을 가능하게 하며, 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 제로샷 성능과 실시간 상호 작용을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

비디오 제작 워크플로우에 맞게 미세 조정된 Llama 2 7B LLM입니다. 사용자는 자연어 명령을 통해 비디오 편집 작업을 제어하고 FFMPerative 도구와 상호 작용할 수 있습니다. 이 모델은 자르기, 크기 조정, 오디오 조정과 같은 작업을 기술 전문 지식이 없는 사용자에게도 쉽게…FFMPerative-7B는 비디오 제작 워크플로우에 맞게 미세 조정된 Llama 2 7B LLM입니다. 사용자는 자연어 명령을 통해 비디오 편집 작업을 제어하고 FFMPerative 도구와 상호 작용할 수 있습니다. 이 모델은 자르기, 크기 조정, 오디오 조정과 같은 작업을 기술 전문 지식이 없는 사용자에게도 쉽게…

AI 모델 및 LLM

Meta AI에서 연구 커뮤니티를 위해 공개한 1750억 개의 매개변수를 가진 언어 모델입니다. 이 모델은 대규모 언어 모델에 대한 접근성을 제공하여 NLP 연구의 심층적인 이해와 발전을 가능하게 하며, 책임감 있는 개발과 편향 완화에 중점을 둡니다.OPT-175B은 Meta AI에서 연구 커뮤니티를 위해 공개한 1750억 개의 매개변수를 가진 언어 모델입니다. 이 모델은 대규모 언어 모델에 대한 접근성을 제공하여 NLP 연구의 심층적인 이해와 발전을 가능하게 하며, 책임감 있는 개발과 편향 완화에 중점을 둡니다.

AI 모델 및 LLM

Google DeepMind에서 개발한 단일 일반화 AI 에이전트입니다. Atari 게임 플레이, 이미지 캡셔닝, 채팅, 실제 로봇 팔 제어 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 멀티모달 에이전트는 트랜스포머 신경망을 사용하여 다양한 데이터 입력을 처리하고 적절한 출력을 생성합니다.Gato는 Google DeepMind에서 개발한 단일 일반화 AI 에이전트입니다. Atari 게임 플레이, 이미지 캡셔닝, 채팅, 실제 로봇 팔 제어 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 멀티모달 에이전트는 트랜스포머 신경망을 사용하여 다양한 데이터 입력을 처리하고 적절한 출력을 생성합니다.

AI 모델 및 LLM

PyTorch를 통해 제공되는 심층 합성곱 신경망 아키텍처입니다. 각 레이어를 이전의 모든 레이어에 연결하여 특징 전파 및 재사용을 향상시킵니다. 이 모델은 ImageNet으로 사전 학습되었으며 이미지 분류 작업을 위한 densenet121, densenet169, densenet201,…Densenet은 PyTorch를 통해 제공되는 심층 합성곱 신경망 아키텍처입니다. 각 레이어를 이전의 모든 레이어에 연결하여 특징 전파 및 재사용을 향상시킵니다. 이 모델은 ImageNet으로 사전 학습되었으며 이미지 분류 작업을 위한 densenet121, densenet169, densenet201,…

AI 모델 및 LLM

PyTorch를 통해 제공되는 딥 컨볼루션 신경망 모델입니다. AlexNet 수준의 정확도를 달성하면서도 파라미터 수를 현저히 줄이고 모델 크기를 작게 만들어 다양한 컴퓨터 비전 작업에 효율적입니다. 이 모델은 ImageNet으로 사전 학습되었으며 PyTorch 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.SqueezeNet은 PyTorch를 통해 제공되는 딥 컨볼루션 신경망 모델입니다. AlexNet 수준의 정확도를 달성하면서도 파라미터 수를 현저히 줄이고 모델 크기를 작게 만들어 다양한 컴퓨터 비전 작업에 효율적입니다. 이 모델은 ImageNet으로 사전 학습되었으며 PyTorch 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

Keras 3 API를 통해 사용할 수 있는 딥러닝 모델입니다. Keras Applications의 일부로 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 사전 학습된 모델을 제공합니다. Xception은 이미지 분류 및 관련 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 고급 AI 시스템 구축을 위한 강력한 기반을 제공합니다.Xception은 Keras 3 API를 통해 사용할 수 있는 딥러닝 모델입니다. Keras Applications의 일부로 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 사전 학습된 모델을 제공합니다. Xception은 이미지 분류 및 관련 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 고급 AI 시스템 구축을 위한 강력한 기반을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

긴 컨텍스트를 위해 은닉 상태를 재사용할 수 있는 상대적 위치 임베딩을 갖춘 인과적 트랜스포머 모델입니다. Zihang Dai 등이 개발했으며, 입력 및 출력에 적응형 소프트맥스를 사용합니다. 이 모델은 텍스트 생성 작업에 적합하며 Wikitext-103 데이터셋으로 학습되었습니다.Transfo-XL-WT103는 긴 컨텍스트를 위해 은닉 상태를 재사용할 수 있는 상대적 위치 임베딩을 갖춘 인과적 트랜스포머 모델입니다. Zihang Dai 등이 개발했으며, 입력 및 출력에 적응형 소프트맥스를 사용합니다. 이 모델은 텍스트 생성 작업에 적합하며 Wikitext-103 데이터셋으로 학습되었습니다.

AI 모델 및 LLM

Google DeepMind의 2800억 매개변수 변환기 언어 모델로, 4400만에서 2800억 매개변수에 이르는 모델군의 일부입니다. 2021년 연구 발표에서 소개되었으며, 독해, 사실 확인 및 유해 언어 식별에 대한 평가를 받았고, 일부 작업에서는 규모의 이점을 얻었지만 논리적 추론과 같은 다른…Gopher는 Google DeepMind의 2800억 매개변수 변환기 언어 모델로, 4400만에서 2800억 매개변수에 이르는 모델군의 일부입니다. 2021년 연구 발표에서 소개되었으며, 독해, 사실 확인 및 유해 언어 식별에 대한 평가를 받았고, 일부 작업에서는 규모의 이점을 얻었지만 논리적 추론과 같은 다른…

AI 모델 및 LLM

구글 딥마인드의 700억 매개변수 언어 모델로, 1.3조 개의 토큰으로 훈련되어 더 많은 데이터로 훈련된 작은 모델이 더 큰 모델보다 성능이 우수한지를 테스트합니다. 딥마인드의 280억 매개변수 고퍼와 동일한 훈련 컴퓨팅을 사용하여, 거의 모든 테스트된 벤치마크에서 고퍼 및 기타 대형 모델을 초과 성능을…친칠라는 구글 딥마인드의 700억 매개변수 언어 모델로, 1.3조 개의 토큰으로 훈련되어 더 많은 데이터로 훈련된 작은 모델이 더 큰 모델보다 성능이 우수한지를 테스트합니다. 딥마인드의 280억 매개변수 고퍼와 동일한 훈련 컴퓨팅을 사용하여, 거의 모든 테스트된 벤치마크에서 고퍼 및 기타 대형 모델을 초과 성능을…

AI 모델 및 LLM

고품질의 사실적인 이미지를 생성하는 자동회귀 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 이미지 생성을 시퀀스-투-시퀀스 문제로 취급하며, 대규모 언어 모델의 발전을 활용하여 복잡한 구성과 세계 지식 합성을 수행합니다. Parti는 정교한 디테일과 상호작용을 포함하는 풍부한 콘텐츠 합성을 지원합니다.Parti는 고품질의 사실적인 이미지를 생성하는 자동회귀 텍스트-이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 이미지 생성을 시퀀스-투-시퀀스 문제로 취급하며, 대규모 언어 모델의 발전을 활용하여 복잡한 구성과 세계 지식 합성을 수행합니다. Parti는 정교한 디테일과 상호작용을 포함하는 풍부한 콘텐츠 합성을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

구글의 획기적인 대화형 AI 모델로, 방대한 주제에 걸쳐 자유로운 대화를 할 수 있도록 설계되었습니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 대화 데이터에 특화되어 학습되어 감각성(sensibleness)과 구체성(specificity)과 같은 미묘한 차이를 이해하여 보다 자연스러운 인간-컴퓨터…LaMDA는 구글의 획기적인 대화형 AI 모델로, 방대한 주제에 걸쳐 자유로운 대화를 할 수 있도록 설계되었습니다. Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 대화 데이터에 특화되어 학습되어 감각성(sensibleness)과 구체성(specificity)과 같은 미묘한 차이를 이해하여 보다 자연스러운 인간-컴퓨터…

AI 모델 및 LLM

InstructGPT 모델은 GPT-3보다 사용자 의도를 더 잘 따르도록 훈련된 AI 언어 모델입니다. 인간 피드백을 통한 강화 학습을 통해 더 정확하고, 덜 유해하며, 사용자 목표에 부합하도록 조정되었으며, 현재 OpenAI API를 통해 제공됩니다.

AI 모델 및 LLM

텍스트 설명에서 3D 객체를 생성하는 AI 모델입니다. 사전 훈련된 2D 확산 모델을 활용하여 3D 훈련 데이터 없이도 Neural Radiance Fields(NeRF)와 같은 재조명 가능한 3D 에셋을 생성합니다. 이를 통해 다양한 텍스트 프롬프트에 대해 높은 충실도의 외형, 깊이 및 노멀을…DreamFusion은 텍스트 설명에서 3D 객체를 생성하는 AI 모델입니다. 사전 훈련된 2D 확산 모델을 활용하여 3D 훈련 데이터 없이도 Neural Radiance Fields(NeRF)와 같은 재조명 가능한 3D 에셋을 생성합니다. 이를 통해 다양한 텍스트 프롬프트에 대해 높은 충실도의 외형, 깊이 및 노멀을…

AI 모델 및 LLM

긴 문서를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. RoBERTa를 기반으로 하며 최대 4,096 토큰의 확장된 시퀀스에 대해 사전 학습되었습니다. 이 모델은 슬라이딩 윈도우와 글로벌 어텐션을 결합한 하이브리드 어텐션 메커니즘을 사용하여 효율적인 긴 문서 이해 및 작업별 표현…Longformer Base 4096은 긴 문서를 처리하도록 설계된 트랜스포머 모델입니다. RoBERTa를 기반으로 하며 최대 4,096 토큰의 확장된 시퀀스에 대해 사전 학습되었습니다. 이 모델은 슬라이딩 윈도우와 글로벌 어텐션을 결합한 하이브리드 어텐션 메커니즘을 사용하여 효율적인 긴 문서 이해 및 작업별 표현…

AI 모델 및 LLM

BigBird 기본 모델은 블록 희소 어텐션을 사용하여 훨씬 긴 시퀀스를 처리하도록 BERT를 확장한 트랜스포머입니다. 마스크 언어 모델링을 위해 영어 텍스트로 사전 학습되었으며 최대 4096 토큰의 시퀀스를 효율적으로 처리하여 긴 문서 작업에서 최첨단 결과를 달성합니다.

AI 모델 및 LLM

Microsoft Research에서 개발한 27억 개의 매개변수를 가진 언어 모델입니다. 뛰어난 추론 및 언어 이해 능력을 보여주며, 130억 개 미만의 모델 중에서 최첨단 성능을 달성합니다. Phi-2는 복잡한 벤치마크에서 최대 25배 더 큰 모델과 동등하거나 능가하는 성능을 보여 연구 및 실험에…Phi-2는 Microsoft Research에서 개발한 27억 개의 매개변수를 가진 언어 모델입니다. 뛰어난 추론 및 언어 이해 능력을 보여주며, 130억 개 미만의 모델 중에서 최첨단 성능을 달성합니다. Phi-2는 복잡한 벤치마크에서 최대 25배 더 큰 모델과 동등하거나 능가하는 성능을 보여 연구 및 실험에…

AI 모델 및 LLM

생성자 내 신호 처리를 재정비하여 앨리어스 프리(alias-free) 생성적 적대 신경망을 도입합니다. 이 혁신은 "텍스처 고정(texture sticking)" 현상을 제거하여 비디오 및 애니메이션의 보다 일관된 합성을 가능하게 합니다. 이 모델은 StyleGAN2의 FID를 달성하면서도 변환 및…StyleGAN3는 생성자 내 신호 처리를 재정비하여 앨리어스 프리(alias-free) 생성적 적대 신경망을 도입합니다. 이 혁신은 "텍스처 고정(texture sticking)" 현상을 제거하여 비디오 및 애니메이션의 보다 일관된 합성을 가능하게 합니다. 이 모델은 StyleGAN2의 FID를 달성하면서도 변환 및…

AI 모델 및 LLM

구글의 유니버설 문장 인코더는 텍스트를 고차원 벡터로 인코딩하여 텍스트 분류, 의미 유사성 및 클러스터링과 같은 작업에 사용됩니다. 문장, 구 및 짧은 단락에 최적화되어 있습니다.

AI 모델 및 LLM

텍스트와 실제 연속 센서 데이터를 통합하는 체화된 멀티모달 언어 모델입니다. 이를 통해 로봇은 언어를 인식에 기반하여 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 다양한 훈련 도메인과 체화에 걸쳐 긍정적인 전이를 보여 고급 추론 및 계획 기능을 구현합니다.PaLM-E는 텍스트와 실제 연속 센서 데이터를 통합하는 체화된 멀티모달 언어 모델입니다. 이를 통해 로봇은 언어를 인식에 기반하여 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 다양한 훈련 도메인과 체화에 걸쳐 긍정적인 전이를 보여 고급 추론 및 계획 기능을 구현합니다.

AI 모델 및 LLM

동적 그래프 CNN을 구현한 포인트 클라우드 학습용 AI 모델입니다. 3D 포인트 클라우드 데이터의 분류 및 분할과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 PyTorch 구현으로 제공되며 실제 시나리오에 적용되었습니다.DGCNN은 동적 그래프 CNN을 구현한 포인트 클라우드 학습용 AI 모델입니다. 3D 포인트 클라우드 데이터의 분류 및 분할과 같은 작업에서 최첨단 성능을 달성합니다. 이 모델은 PyTorch 구현으로 제공되며 실제 시나리오에 적용되었습니다.

AI 모델 및 LLM

자동 음성 인식(ASR)을 위한 자기 지도 학습 알고리즘입니다. 원시 오디오에서 학습하며 높은 정확도를 달성하기 위해 최소한의 전사 데이터만 필요로 합니다. 이를 통해 광범위한 레이블이 지정된 데이터셋에 대한 의존도를 줄이고 더 많은 언어, 방언 및 도메인에 대한 음성 인식이 가능해집니다.Wav2vec 2.0은 자동 음성 인식(ASR)을 위한 자기 지도 학습 알고리즘입니다. 원시 오디오에서 학습하며 높은 정확도를 달성하기 위해 최소한의 전사 데이터만 필요로 합니다. 이를 통해 광범위한 레이블이 지정된 데이터셋에 대한 의존도를 줄이고 더 많은 언어, 방언 및 도메인에 대한 음성 인식이 가능해집니다.

AI 모델 및 LLM

장기적인 일관성을 갖춘 고품질 오디오를 생성하는 AI 모델입니다. 오디오 생성을 언어 모델링 작업으로 취급하여 오디오를 이산 토큰으로 매핑합니다. 이 프레임워크는 보지 못한 화자나 스타일에서도 음성 및 음악에 대한 자연스럽고 일관된 연속 생성을 탁월하게 수행합니다.AudioLM은 장기적인 일관성을 갖춘 고품질 오디오를 생성하는 AI 모델입니다. 오디오 생성을 언어 모델링 작업으로 취급하여 오디오를 이산 토큰으로 매핑합니다. 이 프레임워크는 보지 못한 화자나 스타일에서도 음성 및 음악에 대한 자연스럽고 일관된 연속 생성을 탁월하게 수행합니다.

AI 모델 및 LLM

Google DeepMind에서 개발한 단일 비주얼 언어 모델(VLM)로, 다양한 멀티모달 작업에서 소량의 예시만으로 학습하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이미지, 비디오, 텍스트가 혼합된 입력을 처리하여 관련 언어 출력을 생성하며, 추가 학습 없이 최소한의 작업별 예시만으로도 새로운 작업을 수행할 수…Flamingo는 Google DeepMind에서 개발한 단일 비주얼 언어 모델(VLM)로, 다양한 멀티모달 작업에서 소량의 예시만으로 학습하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이미지, 비디오, 텍스트가 혼합된 입력을 처리하여 관련 언어 출력을 생성하며, 추가 학습 없이 최소한의 작업별 예시만으로도 새로운 작업을 수행할 수…

AI 모델 및 LLM

마스크된 이미지 모델링을 사용하여 비전 트랜스포머를 사전 학습하는 자기 지도 비전 표현 모델입니다. 이미지를 시각적 토큰으로 토큰화하고 마스크된 패치를 복구하여 이미지 분류 및 의미론적 분할과 같은 다운스트림 작업에서 경쟁력 있는 결과를 달성합니다.BEiT는 마스크된 이미지 모델링을 사용하여 비전 트랜스포머를 사전 학습하는 자기 지도 비전 표현 모델입니다. 이미지를 시각적 토큰으로 토큰화하고 마스크된 패치를 복구하여 이미지 분류 및 의미론적 분할과 같은 다운스트림 작업에서 경쟁력 있는 결과를 달성합니다.

AI 모델 및 LLM

Meta AI의 멀티모달 AI 모델로, 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트, 깊이, 열화상 등 6가지 모달리티의 데이터를 결합합니다. 명시적인 지도 학습 없이 단일 임베딩 공간을 학습하여 AI 시스템을 위한 고급 상호 모달 이해 및 생성을 가능하게 합니다.ImageBind는 Meta AI의 멀티모달 AI 모델로, 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트, 깊이, 열화상 등 6가지 모달리티의 데이터를 결합합니다. 명시적인 지도 학습 없이 단일 임베딩 공간을 학습하여 AI 시스템을 위한 고급 상호 모달 이해 및 생성을 가능하게 합니다.

AI 모델 및 LLM

Zephyr-7B-β는 Direct Preference Optimization을 사용하여 Mistral-7B-v0.1에서 미세 조정된 오픈 소스 언어 모델입니다. 유용한 어시스턴트로서 뛰어난 성능을 보여주며, MT-Bench 및 AlpacaEval 벤치마크에서 강력한 성능을 입증하여 채팅 애플리케이션에 적합합니다.

AI 모델 및 LLM

디지털 에이전트를 위해 설계된 오픈 소스 멀티모달 AI 모델입니다. 단순화된 아키텍처는 임의의 이미지 해상도를 지원하여 그래프, 다이어그램 및 UI 요소에 대한 질문에 빠른 응답 시간으로 답변할 수 있습니다. 표준 벤치마크에서 우수한 성능을 보이며 HuggingFace에서 사용할 수 있습니다.Fuyu-8B는 디지털 에이전트를 위해 설계된 오픈 소스 멀티모달 AI 모델입니다. 단순화된 아키텍처는 임의의 이미지 해상도를 지원하여 그래프, 다이어그램 및 UI 요소에 대한 질문에 빠른 응답 시간으로 답변할 수 있습니다. 표준 벤치마크에서 우수한 성능을 보이며 HuggingFace에서 사용할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

최첨단 기능을 재현하는 오픈 액세스 비주얼 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트를 인터리브 방식으로 입력받아 텍스트 출력을 생성하며, Flamingo와 같은 독점 모델과 비교할 수 있습니다. 9B 및 80B 매개변수 크기로 제공되며, 멀티모달 AI 연구 개발을 지원합니다.IDEFICS는 최첨단 기능을 재현하는 오픈 액세스 비주얼 언어 모델입니다. 이미지와 텍스트를 인터리브 방식으로 입력받아 텍스트 출력을 생성하며, Flamingo와 같은 독점 모델과 비교할 수 있습니다. 9B 및 80B 매개변수 크기로 제공되며, 멀티모달 AI 연구 개발을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

고정된 비주얼 인코더와 대규모 언어 모델을 정렬하여 시각-언어 이해를 향상시키는 AI 모델입니다. 상세한 이미지 설명 생성, 초안에서 웹사이트 제작, 이미지에서 영감을 받은 스토리 작성, 시각적 문제 해결 등 고급 멀티모달 기능을 시연합니다.MiniGPT-4는 고정된 비주얼 인코더와 대규모 언어 모델을 정렬하여 시각-언어 이해를 향상시키는 AI 모델입니다. 상세한 이미지 설명 생성, 초안에서 웹사이트 제작, 이미지에서 영감을 받은 스토리 작성, 시각적 문제 해결 등 고급 멀티모달 기능을 시연합니다.

AI 모델 및 LLM

범용적인 시각 및 언어 이해를 위해 비전 인코더와 언어 모델을 결합한 대규모 멀티모달 모델입니다. GPT-4를 모방한 멀티모달 채팅 기능에 뛰어나며, 시각적 명령어 튜닝을 통해 Science QA와 같은 벤치마크에서 최첨단 정확도를 달성합니다.LLaVA는 범용적인 시각 및 언어 이해를 위해 비전 인코더와 언어 모델을 결합한 대규모 멀티모달 모델입니다. GPT-4를 모방한 멀티모달 채팅 기능에 뛰어나며, 시각적 명령어 튜닝을 통해 Science QA와 같은 벤치마크에서 최첨단 정확도를 달성합니다.

AI 모델 및 LLM

언어와 같이 정보 밀도가 높은 데이터에 특히 효과적인 효율적인 시퀀스 모델링을 위해 설계된 새로운 상태 공간 모델 아키텍처입니다. 하드웨어 인식 구현을 제공하며, 이전의 부분 이차 모델보다 성능이 뛰어나고 트랜스포머와 경쟁하는 것을 목표로 합니다.Mamba는 언어와 같이 정보 밀도가 높은 데이터에 특히 효과적인 효율적인 시퀀스 모델링을 위해 설계된 새로운 상태 공간 모델 아키텍처입니다. 하드웨어 인식 구현을 제공하며, 이전의 부분 이차 모델보다 성능이 뛰어나고 트랜스포머와 경쟁하는 것을 목표로 합니다.

AI 모델 및 LLM

효율적인 추론 및 유연한 미세 조정 기능을 제공하는 강력한 언어 모델입니다. 데스크톱 GUI, 웹 기반 추론, 모바일 앱을 포함한 다양한 애플리케이션을 지원하여 다양한 작업을 위해 여러 플랫폼 및 장치에서 고급 AI에 접근할 수 있도록 합니다.RWKV는 효율적인 추론 및 유연한 미세 조정 기능을 제공하는 강력한 언어 모델입니다. 데스크톱 GUI, 웹 기반 추론, 모바일 앱을 포함한 다양한 애플리케이션을 지원하여 다양한 작업을 위해 여러 플랫폼 및 장치에서 고급 AI에 접근할 수 있도록 합니다.

AI 모델 및 LLM

Apple Machine Learning Research에서 개발한 최첨단 오픈 언어 모델 제품군입니다. 향상된 정확도를 위한 계층별 스케일링 전략을 특징으로 하며, 로그 및 체크포인트를 포함한 공개 데이터셋에 대한 학습 및 평가를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 또한 Apple 기기에서의 MLX…OpenELM은 Apple Machine Learning Research에서 개발한 최첨단 오픈 언어 모델 제품군입니다. 향상된 정확도를 위한 계층별 스케일링 전략을 특징으로 하며, 로그 및 체크포인트를 포함한 공개 데이터셋에 대한 학습 및 평가를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 또한 Apple 기기에서의 MLX…

AI 모델 및 LLM

단변량 시계열 예측을 위한 신경망 기반 모델입니다. ServiceNow Research에서 개발했으며, 재현 가능한 실험 결과를 위해 N-BEATS 알고리즘을 구현합니다. 이 리포지토리는 고급 시계열 분석을 위한 PyTorch 구현, 데이터셋 로더 및 실험 구성을 제공합니다.N-BEATS는 단변량 시계열 예측을 위한 신경망 기반 모델입니다. ServiceNow Research에서 개발했으며, 재현 가능한 실험 결과를 위해 N-BEATS 알고리즘을 구현합니다. 이 리포지토리는 고급 시계열 분석을 위한 PyTorch 구현, 데이터셋 로더 및 실험 구성을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

Databricks에서 개발한 최첨단 오픈 대규모 언어 모델(LLM)로, 언어, 프로그래밍, 수학 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보입니다. GPT-3.5를 능가하고 Gemini 1.0 Pro와 경쟁할 수 있는 향상된 효율성과 품질을 제공하여, 고급 LLM 기능을 기업 및 오픈 커뮤니티에 제공합니다.DBRX는 Databricks에서 개발한 최첨단 오픈 대규모 언어 모델(LLM)로, 언어, 프로그래밍, 수학 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보입니다. GPT-3.5를 능가하고 Gemini 1.0 Pro와 경쟁할 수 있는 향상된 효율성과 품질을 제공하여, 고급 LLM 기능을 기업 및 오픈 커뮤니티에 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

이 AI 모델은 이미지-이미지 변환 작업을 위한 범용 솔루션을 제공합니다. 이미지 매핑과 적절한 손실 함수를 모두 학습하여 레이블에서 사진 합성, 엣지에서 객체 재구성, 이미지 색상화와 같은 다양한 응용을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 적응성이 뛰어나며 다양한 인기 딥러닝 라이브러리에 구현되었습니다.

AI 모델 및 LLM

텍스트-이미지 합성을 위한 Dynamic Memory Generative Adversarial Networks의 PyTorch 구현입니다. 이 저장소는 CVPR2019 논문을 기반으로 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하기 위한 코드, 사전 학습된 모델 및 평가 스크립트를 제공합니다.DM-GAN은 텍스트-이미지 합성을 위한 Dynamic Memory Generative Adversarial Networks의 PyTorch 구현입니다. 이 저장소는 CVPR2019 논문을 기반으로 텍스트 설명을 통해 이미지를 생성하기 위한 코드, 사전 학습된 모델 및 평가 스크립트를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

Google Research에서 개발한 텍스트-이미지 확산 모델로, 언어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 사실적인 이미지를 생성합니다. Imagen은 이미지-텍스트 정렬 및 샘플 충실도에서 뛰어나며, 인간 평가에서 다른 모델을 능가하고 COCO와 같은 벤치마크에서 최첨단 FID 점수를 달성했습니다.Imagen은 Google Research에서 개발한 텍스트-이미지 확산 모델로, 언어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 사실적인 이미지를 생성합니다. Imagen은 이미지-텍스트 정렬 및 샘플 충실도에서 뛰어나며, 인간 평가에서 다른 모델을 능가하고 COCO와 같은 벤치마크에서 최첨단 FID 점수를 달성했습니다.

AI 모델 및 LLM

Meta AI의 LLaMA 7B 모델을 허용 가능한 라이선스로 재현한 오픈 소스 모델입니다. RedPajama 데이터셋으로 학습되었으며, 3B, 7B, 13B 파라미터 버전을 제공하고 PyTorch 및 JAX 가중치를 통해 기존 LLaMA 구현에 원활하게 통합할 수 있습니다.OpenLLaMA는 Meta AI의 LLaMA 7B 모델을 허용 가능한 라이선스로 재현한 오픈 소스 모델입니다. RedPajama 데이터셋으로 학습되었으며, 3B, 7B, 13B 파라미터 버전을 제공하고 PyTorch 및 JAX 가중치를 통해 기존 LLaMA 구현에 원활하게 통합할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

ECCV 2020 논문 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'의 연구 코드 저장소입니다. VQA, VCR, 이미지-텍스트 검색 등 다양한 비전-언어 작업에 대한 파인튜닝 및 추론 코드를 제공합니다. UNITER-base 및 UNITER-large에…UNITER는 ECCV 2020 논문 'UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning'의 연구 코드 저장소입니다. VQA, VCR, 이미지-텍스트 검색 등 다양한 비전-언어 작업에 대한 파인튜닝 및 추론 코드를 제공합니다. UNITER-base 및 UNITER-large에…

AI 모델 및 LLM

다재다능한 확산 모델인 DiffWave를 기반으로 한 오디오 합성 데모를 살펴보세요. 이 리소스는 신경 보코딩, 클래스 조건부 생성, 비조건부 파형 생성 및 음성 노이즈 제거 기능을 보여줍니다. 다양한 데이터셋과 조건에서 모델의 성능에 대한 오디오 샘플과 통찰력을 제공하며 유연성을 강조합니다.

AI 모델 및 LLM

음성 품질과 학습 속도를 향상시키는 종단 간(end-to-end) 텍스트 음성 변환 모델입니다. 피치 및 에너지와 같은 음성 변형 정보를 직접 통합하여, 이전의 비자기회귀(non-autoregressive) 모델의 단점을 개선하고, 티처 증류(teacher distillation)를 제거하며,…FastSpeech 2는 음성 품질과 학습 속도를 향상시키는 종단 간(end-to-end) 텍스트 음성 변환 모델입니다. 피치 및 에너지와 같은 음성 변형 정보를 직접 통합하여, 이전의 비자기회귀(non-autoregressive) 모델의 단점을 개선하고, 티처 증류(teacher distillation)를 제거하며,…

AI 모델 및 LLM

효율적이고 고품질의 음성 합성을 위한 생성적 적대 신경망입니다. 오디오의 주기적 패턴을 모델링하여 샘플 품질을 향상시키고, 높은 속도로 사람과 유사한 품질을 달성합니다. 이 모델은 단일 화자, 알려지지 않은 화자, 종단 간 합성을 지원하며, CPU용 소형 버전도 제공합니다.HiFi-GAN은 효율적이고 고품질의 음성 합성을 위한 생성적 적대 신경망입니다. 오디오의 주기적 패턴을 모델링하여 샘플 품질을 향상시키고, 높은 속도로 사람과 유사한 품질을 달성합니다. 이 모델은 단일 화자, 알려지지 않은 화자, 종단 간 합성을 지원하며, CPU용 소형 버전도 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

엔드투엔드 음성 처리를 위한 오픈소스 툴킷입니다. 자동 음성 인식(ASR), 텍스트 음성 변환(TTS), 음성 향상과 같은 작업을 위한 포괄적인 레시피와 도구를 제공합니다. 사용자는 유연한 프레임워크를 통해 쉽게 추론을 실행하고, 기존 모델을 파인튜닝하거나, 사용자 정의 솔루션을 구현할 수 있습니다.ESPnet은 엔드투엔드 음성 처리를 위한 오픈소스 툴킷입니다. 자동 음성 인식(ASR), 텍스트 음성 변환(TTS), 음성 향상과 같은 작업을 위한 포괄적인 레시피와 도구를 제공합니다. 사용자는 유연한 프레임워크를 통해 쉽게 추론을 실행하고, 기존 모델을 파인튜닝하거나, 사용자 정의 솔루션을 구현할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

푸리에 변환으로 자체 주의 메커니즘을 대체하는 효율적인 트랜스포머 유사 인코더 아키텍처입니다. Google Research에서 개발했으며, 자연어 처리 작업에 대한 고성능 대안을 제공합니다. 이 모델은 Jax/Flax로 구현되었으며 GitHub에서 사전 학습 및 미세 조정을 위해 사용할 수 있습니다.FNet는 푸리에 변환으로 자체 주의 메커니즘을 대체하는 효율적인 트랜스포머 유사 인코더 아키텍처입니다. Google Research에서 개발했으며, 자연어 처리 작업에 대한 고성능 대안을 제공합니다. 이 모델은 Jax/Flax로 구현되었으며 GitHub에서 사전 학습 및 미세 조정을 위해 사용할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

텍스트 스팬의 표현 및 예측을 통해 사전 학습을 개선하는 데 중점을 둔 AI 모델입니다. HuggingFace BERT 형식과 호환되는 사전 학습된 기본 및 대형 cased 모델을 제공합니다. 이 리포지토리는 질문 답변 및 관계 추출을 포함한 다양한 NLP 작업에서 SpanBERT를 사용하고 평가하기…SpanBERT는 텍스트 스팬의 표현 및 예측을 통해 사전 학습을 개선하는 데 중점을 둔 AI 모델입니다. HuggingFace BERT 형식과 호환되는 사전 학습된 기본 및 대형 cased 모델을 제공합니다. 이 리포지토리는 질문 답변 및 관계 추출을 포함한 다양한 NLP 작업에서 SpanBERT를 사용하고 평가하기…

AI 모델 및 LLM

시각적으로 풍부한 문서 이해 및 정보 추출을 위한 멀티모달 사전 학습 모델입니다. 텍스트, 레이아웃, 이미지 정보를 결합하여 폼 및 영수증 이해와 같은 작업에서 최첨단 결과를 달성합니다. 이 모델은 다국어 지원을 포함한 다양한 크기와 버전으로 제공됩니다.LayoutLM은 시각적으로 풍부한 문서 이해 및 정보 추출을 위한 멀티모달 사전 학습 모델입니다. 텍스트, 레이아웃, 이미지 정보를 결합하여 폼 및 영수증 이해와 같은 작업에서 최첨단 결과를 달성합니다. 이 모델은 다국어 지원을 포함한 다양한 크기와 버전으로 제공됩니다.

AI 모델 및 LLM

시퀀스-투-시퀀스 언어 생성 작업을 위한 사전 학습 방법입니다. 인코더에서 문장 조각을 마스킹하여 디코더가 예측하도록 하며, 신경망 기계 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업을 향상시킵니다. 이 코드베이스는 Fairseq 기반의 다양한 애플리케이션을 지원합니다.MASS는 시퀀스-투-시퀀스 언어 생성 작업을 위한 사전 학습 방법입니다. 인코더에서 문장 조각을 마스킹하여 디코더가 예측하도록 하며, 신경망 기계 번역 및 텍스트 요약과 같은 작업을 향상시킵니다. 이 코드베이스는 Fairseq 기반의 다양한 애플리케이션을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

자연어 생성에 초점을 맞춘 MSRA NLC 팀의 연구 프로젝트입니다. 미래 정보, 공동 생성기-랭커 학습, 확산 기반 텍스트 생성 등을 위한 사전 학습 모델의 공식 구현을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅됩니다.ProphetNet은 자연어 생성에 초점을 맞춘 MSRA NLC 팀의 연구 프로젝트입니다. 미래 정보, 공동 생성기-랭커 학습, 확산 기반 텍스트 생성 등을 위한 사전 학습 모델의 공식 구현을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅됩니다.

AI 모델 및 LLM

Microsoft Research에서 개발한 대규모 사전 학습 언어 모델입니다. T5 11B 모델보다 뛰어난 성능을 보이며 SuperGLUE 벤치마크에서 인간 수준의 결과를 달성했습니다. 이 고급 모델은 자연어 이해 작업에 상당한 기능을 제공합니다.DeBERTa는 Microsoft Research에서 개발한 대규모 사전 학습 언어 모델입니다. T5 11B 모델보다 뛰어난 성능을 보이며 SuperGLUE 벤치마크에서 인간 수준의 결과를 달성했습니다. 이 고급 모델은 자연어 이해 작업에 상당한 기능을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

계산 비용을 줄이기 위해 은닉 상태를 압축하는 AI 모델입니다. 동일한 FLOPs로 더 깊거나 넓은 모델을 만들 수 있으며, 표준 사전 학습을 위한 토큰 수준 표현을 복구할 수 있습니다. 이 모델은 TensorFlow 및 PyTorch 구현으로 제공됩니다.Funnel-Transformer는 계산 비용을 줄이기 위해 은닉 상태를 압축하는 AI 모델입니다. 동일한 FLOPs로 더 깊거나 넓은 모델을 만들 수 있으며, 표준 사전 학습을 위한 토큰 수준 표현을 복구할 수 있습니다. 이 모델은 TensorFlow 및 PyTorch 구현으로 제공됩니다.

AI 모델 및 LLM

스팬 기반 동적 컨볼루션이라는 새로운 아키텍처를 도입한 오픈 소스 언어 모델 사전 학습 AI 모델입니다. 이 GitHub 리포지토리는 V100 GPU에서 테스트된 ConvBERT 모델의 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공하며, TensorFlow 사용 지침을 포함합니다.ConvBERT는 스팬 기반 동적 컨볼루션이라는 새로운 아키텍처를 도입한 오픈 소스 언어 모델 사전 학습 AI 모델입니다. 이 GitHub 리포지토리는 V100 GPU에서 테스트된 ConvBERT 모델의 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공하며, TensorFlow 사용 지침을 포함합니다.

AI 모델 및 LLM

BERT와 XLNet을 개선한 언어 이해 작업을 위한 새로운 사전 학습 방법입니다. 다양한 사전 학습 모델에 대한 통합 구현을 제공하며, GLUE 및 SQuAD와 같은 다양한 언어 이해 작업에 대한 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 지원합니다.MPNet은 BERT와 XLNet을 개선한 언어 이해 작업을 위한 새로운 사전 학습 방법입니다. 다양한 사전 학습 모델에 대한 통합 구현을 제공하며, GLUE 및 SQuAD와 같은 다양한 언어 이해 작업에 대한 사전 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

그래프 내 노드의 연속적인 특징 표현을 학습하기 위한 확장 가능한 프레임워크입니다. 편향된 랜덤 워크를 통해 이웃 보존을 최적화하여 다양한 머신러닝 작업을 가능하게 합니다. 이 알고리즘은 풍부한 노드 임베딩을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞춥니다.node2vec은 그래프 내 노드의 연속적인 특징 표현을 학습하기 위한 확장 가능한 프레임워크입니다. 편향된 랜덤 워크를 통해 이웃 보존을 최적화하여 다양한 머신러닝 작업을 가능하게 합니다. 이 알고리즘은 풍부한 노드 임베딩을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞춥니다.

AI 모델 및 LLM

링크 예측 문제를 부분 그래프 분류 문제로 변환하는 새로운 프레임워크입니다. h-hop 포함 부분 그래프와 노드 정보 행렬을 추출하여 그래프 신경망에 입력합니다. SEAL은 그래프 구조와 잠재/명시적 노드 특징 모두에서 동시에 학습하여 정확한 링크 예측을 수행합니다.SEAL은 링크 예측 문제를 부분 그래프 분류 문제로 변환하는 새로운 프레임워크입니다. h-hop 포함 부분 그래프와 노드 정보 행렬을 추출하여 그래프 신경망에 입력합니다. SEAL은 그래프 구조와 잠재/명시적 노드 특징 모두에서 동시에 학습하여 정확한 링크 예측을 수행합니다.

AI 모델 및 LLM

고해상도 이미지 생성을 위해 설계된 트랜스포머 기반 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. Swin 트랜스포머와 새로운 이중 어텐션 메커니즘을 활용하여 계산 효율성과 모델링 용량을 균형 있게 조절하며, 최대 1024x1024 해상도에서 우수한 결과를 달성합니다.StyleSwin은 고해상도 이미지 생성을 위해 설계된 트랜스포머 기반 생성적 적대 신경망(GAN)입니다. Swin 트랜스포머와 새로운 이중 어텐션 메커니즘을 활용하여 계산 효율성과 모델링 용량을 균형 있게 조절하며, 최대 1024x1024 해상도에서 우수한 결과를 달성합니다.

AI 모델 및 LLM

잠재 확산 모델을 활용하는 텍스트-오디오 생성 프레임워크입니다. 음성, 음악, 음향 효과 생성을 위해 다양한 모달리티를 통합된 '오디오 언어'(LOA)로 변환합니다. 이 접근 방식은 인컨텍스트 학습을 가능하게 하고 자체 지도 사전 학습 모델을 활용하여 다목적 오디오 생성을 지원합니다.AudioLDM은 잠재 확산 모델을 활용하는 텍스트-오디오 생성 프레임워크입니다. 음성, 음악, 음향 효과 생성을 위해 다양한 모달리티를 통합된 '오디오 언어'(LOA)로 변환합니다. 이 접근 방식은 인컨텍스트 학습을 가능하게 하고 자체 지도 사전 학습 모델을 활용하여 다목적 오디오 생성을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

프롬프트 강화 확산 모델을 사용하는 텍스트-오디오 생성 시스템입니다. 의사 프롬프트 강화 및 스펙트로그램 오토인코더를 사용하여 데이터 부족과 오디오 복잡성을 해결합니다. 이 시스템은 최첨단 결과를 달성하고 다양한 입력에서 고화질, 고충실도 오디오를 생성하기 위한 제어 가능성을 제공합니다.Make-An-Audio는 프롬프트 강화 확산 모델을 사용하는 텍스트-오디오 생성 시스템입니다. 의사 프롬프트 강화 및 스펙트로그램 오토인코더를 사용하여 데이터 부족과 오디오 복잡성을 해결합니다. 이 시스템은 최첨단 결과를 달성하고 다양한 입력에서 고화질, 고충실도 오디오를 생성하기 위한 제어 가능성을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

사용자가 음성을 복제하고, 받아쓰고, 음성 프로젝트를 생성할 수 있는 오픈 소스 AI 음성 스튜디오입니다. 음성 합성과 조작을 위한 플랫폼을 제공하여 개발자와 오디오 엔지니어에게 적합합니다.Voicebox는 사용자가 음성을 복제하고, 받아쓰고, 음성 프로젝트를 생성할 수 있는 오픈 소스 AI 음성 스튜디오입니다. 음성 합성과 조작을 위한 플랫폼을 제공하여 개발자와 오디오 엔지니어에게 적합합니다.

AI 모델 및 LLM

강화 학습을 시퀀스 모델링 문제로 재구성하여 GPT-x 및 BERT와 같은 Transformer 아키텍처를 활용합니다. 원하는 반환값, 과거 상태 및 행동에 대한 조건화를 통해 최적의 행동을 생성하며, Atari, OpenAI Gym 및 Key-to-Door 작업에서 최첨단 성능을…Decision Transformer는 강화 학습을 시퀀스 모델링 문제로 재구성하여 GPT-x 및 BERT와 같은 Transformer 아키텍처를 활용합니다. 원하는 반환값, 과거 상태 및 행동에 대한 조건화를 통해 최적의 행동을 생성하며, Atari, OpenAI Gym 및 Key-to-Door 작업에서 최첨단 성능을…

AI 모델 및 LLM

Allen Institute for AI(AI2)는 영향력 있는 AI 연구 및 엔지니어링을 수행하는 데 전념하는 비영리 연구소입니다. 그들은 공동선을 위한 AI 발전, 기초 모델 개발, 연구원 및 개발자에게 권한을 부여하는 도구 생성에 중점을 둡니다. 그들의 작업은 AI를 더 접근 가능하고 유익하게 만드는 것을 목표로…

AI 모델 및 LLM

이 GitHub 저장소는 NeurIPS 2021 논문 'Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data'의 공식 구현을 제공합니다. 표 형식(tabular) 데이터를 위한 딥러닝 아키텍처를 탐구하며, MLP 계열 모델이 강력한 베이스라인임을 보이고 Transformer 아키텍처를…

AI 모델 및 LLM

시각 인식에서 딥 컨볼루션 네트워크를 위한 공간 피라미드 풀링 알고리즘의 재구현입니다. 2014년 ECCV 논문의 객체 탐지 결과를 재현하는 것을 목표로 하며, 코드 배포의 용이성을 위해 Caffe를 활용합니다. 이 프로젝트는 모델 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공합니다.SPP_net은 시각 인식에서 딥 컨볼루션 네트워크를 위한 공간 피라미드 풀링 알고리즘의 재구현입니다. 2014년 ECCV 논문의 객체 탐지 결과를 재현하는 것을 목표로 하며, 코드 배포의 용이성을 위해 Caffe를 활용합니다. 이 프로젝트는 모델 학습 및 미세 조정을 위한 코드를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

ShuffleNet 시리즈 리포지토리는 모바일 장치 및 리소스 제약 환경을 위해 설계된 고효율 컨볼루션 신경망 모델 컬렉션을 제공합니다. 신경망 아키텍처 검색 및 객체 탐지 백본을 위한 도구와 함께 ShuffleNetV1, ShuffleNetV2 및 특수 변형과 같은 다양한 버전을 포함합니다.

AI 모델 및 LLM

이 리포지토리는 이미지 인식 작업을 위한 컨볼루션 신경망 아키텍처인 ConvMixer의 구현을 제공합니다. "Patches Are All You Need? 🤷" 논문을 기반으로 하며, 평가를 위한 사전 학습된 모델 가중치와 ImageNet-1k 및 CIFAR-10과 같은 데이터셋에서 학습하기 위한 코드를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

ImageNet에서 높은 정확도를 달성하는 강력하고 단순한 ConvNet 아키텍처입니다. 재매개변수화 기법을 활용한 VGG 스타일 설계를 통해 효율적인 추론이 가능합니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델, 학습 코드 및 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 예제를 제공합니다.RepVGG는 ImageNet에서 높은 정확도를 달성하는 강력하고 단순한 ConvNet 아키텍처입니다. 재매개변수화 기법을 활용한 VGG 스타일 설계를 통해 효율적인 추론이 가능합니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델, 학습 코드 및 다양한 컴퓨터 비전 작업을 위한 예제를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

모바일 장치에 최적화된 효율적인 신경망 백본입니다. 추론 속도를 최적화하여 높은 정확도로 iPhone12에서 1ms 미만을 달성합니다. 이 모델은 이미지 분류, 객체 탐지 및 의미론적 분할 작업 전반에 걸쳐 일반화되어 상당한 지연 시간 및 정확도 개선을 제공합니다.MobileOne은 모바일 장치에 최적화된 효율적인 신경망 백본입니다. 추론 속도를 최적화하여 높은 정확도로 iPhone12에서 1ms 미만을 달성합니다. 이 모델은 이미지 분류, 객체 탐지 및 의미론적 분할 작업 전반에 걸쳐 일반화되어 상당한 지연 시간 및 정확도 개선을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

Huawei Noah's Ark Lab에서 개발한 Vision Graph Neural Network의 PyTorch 구현체입니다. ViG 및 Pyramid ViG 아키텍처 모두에 대한 사전 학습된 모델과 학습 스크립트를 포함하여 이미지 처리 작업을 위한 효율적인 AI 백본을 제공합니다.Vision GNN (ViG)는 Huawei Noah's Ark Lab에서 개발한 Vision Graph Neural Network의 PyTorch 구현체입니다. ViG 및 Pyramid ViG 아키텍처 모두에 대한 사전 학습된 모델과 학습 스크립트를 포함하여 이미지 처리 작업을 위한 효율적인 AI 백본을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

Deformable Convolutional Networks (DCN)는 컨볼루션 커널에 대한 샘플링 오프셋을 능동적으로 학습하여 딥러닝 모델을 향상시킵니다. 이를 통해 네트워크는 기하학적 변환 및 객체 변형을 더 잘 포착할 수 있으며, 객체 탐지 및 의미론적 분할과 같은 작업에서 성능을 개선합니다. 이 프로젝트는…

AI 모델 및 LLM

검색 기능을 트랜스포머 아키텍처에 통합한 AI 모델입니다. 웹 페이지, 책, 뉴스, 코드 등 방대한 텍스트 데이터베이스에 액세스하여 언어 생성 정확도와 사실적 일관성을 향상시킵니다. 이 방식은 표준 트랜스포머에 비해 상당한 성능 향상을 제공합니다.RETRO(Retrieval Enhanced Transformers)는 검색 기능을 트랜스포머 아키텍처에 통합한 AI 모델입니다. 웹 페이지, 책, 뉴스, 코드 등 방대한 텍스트 데이터베이스에 액세스하여 언어 생성 정확도와 사실적 일관성을 향상시킵니다. 이 방식은 표준 트랜스포머에 비해 상당한 성능 향상을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

또는 Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks는 GAN의 발전을 목표로 하는 프로젝트입니다. 향상된 생성 품질과 안정성을 목표로 손실 함수에 대한 새로운 접근 방식을 도입합니다. 이 프로젝트는 LS-GAN 및 그 변형을 구현하고 실험하기 위한 소스 코드를…LS-GAN, 또는 Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks는 GAN의 발전을 목표로 하는 프로젝트입니다. 향상된 생성 품질과 안정성을 목표로 손실 함수에 대한 새로운 접근 방식을 도입합니다. 이 프로젝트는 LS-GAN 및 그 변형을 구현하고 실험하기 위한 소스 코드를…

AI 모델 및 LLM

이 GitHub 리포지토리는 조건부 이미지 생성을 위한 공식 Chainer 구현을 제공합니다. 생성적 적대 신경망(GAN)에 스펙트럼 정규화와 프로젝션 판별자를 활용합니다. 이 프로젝트에는 ImageNet, 개, 고양이 이미지와 같은 데이터셋에서 학습, 평가 및 이미지 생성 코드가 포함되어 있습니다.

AI 모델 및 LLM

이 리포지토리는 MADE(Masked Autoencoder Density Estimation)의 PyTorch 구현을 제공합니다. MLP의 연결을 마스킹하여 오토인코더를 자기회귀적 밀도 모델로 변환할 수 있습니다. 이 코드는 이진화된 MNIST 예제를 통해 효율적인 가능도 평가 및 샘플링을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

대규모의 다양한 데이터셋에서 고해상도 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. StyleGAN 아키텍처를 확장하여 이미지 합성 품질과 다양성을 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 학습, 샘플 생성, 이미지 반전 및 편집을 위한 코드를 제공합니다.StyleGAN-XL은 대규모의 다양한 데이터셋에서 고해상도 이미지를 생성하는 AI 모델입니다. StyleGAN 아키텍처를 확장하여 이미지 합성 품질과 다양성을 향상시켰습니다. 이 프로젝트는 학습, 샘플 생성, 이미지 반전 및 편집을 위한 코드를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

StyleGAN3는 신호 처리를 재정비하여 "텍스처 고정" 현상을 제거하는 생성적 적대 신경망입니다. 이는 변환 및 회전 등변성을 달성하여 비디오 및 애니메이션의 보다 일관된 합성을 가능하게 합니다. 이 모델은 동적 시각 콘텐츠에 대한 향상된 디테일 일관성을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

효율적인 비자기회귀(non-autoregressive) 오디오 생성 AI 모델입니다. 이전 방식보다 두 자릿수 이상 빠른 속도로 고품질 오디오를 생성하며, 음성 및 음향 조건의 일관성을 유지합니다. 말하는 내용, 화자 목소리, 화자 전환을 제어하여 자연스러운 대화 세그먼트를 합성할 수 있습니다.SoundStorm은 효율적인 비자기회귀(non-autoregressive) 오디오 생성 AI 모델입니다. 이전 방식보다 두 자릿수 이상 빠른 속도로 고품질 오디오를 생성하며, 음성 및 음향 조건의 일관성을 유지합니다. 말하는 내용, 화자 목소리, 화자 전환을 제어하여 자연스러운 대화 세그먼트를 합성할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

분자 그래프를 위한 고급 신경망 모델로, 방향성 메시지 전달에 중점을 둡니다. ICLR 2020 및 NeurIPS-W 2020에서 제안된 이 모델들은 분자 속성에 대한 효율적이고 정확한 예측을 제공하며, DimeNet++는 이전 모델보다 훨씬 빠르고 정확합니다.DimeNet 및 DimeNet++는 분자 그래프를 위한 고급 신경망 모델로, 방향성 메시지 전달에 중점을 둡니다. ICLR 2020 및 NeurIPS-W 2020에서 제안된 이 모델들은 분자 속성에 대한 효율적이고 정확한 예측을 제공하며, DimeNet++는 이전 모델보다 훨씬 빠르고 정확합니다.

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PyTorch 및 MXNet 기반의 딥러닝 모델을 활용하는 확률론적 시계열 모델링을 위한 Python 패키지입니다. 예측 구간을 포함한 확률 분포 형태로 예측을 생성하여 정확한 예측을 지원하며, 복잡한 시계열 분석에 적합합니다.GluonTS는 PyTorch 및 MXNet 기반의 딥러닝 모델을 활용하는 확률론적 시계열 모델링을 위한 Python 패키지입니다. 예측 구간을 포함한 확률 분포 형태로 예측을 생성하여 정확한 예측을 지원하며, 복잡한 시계열 분석에 적합합니다.

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AI 프레임워크 TOP 50 보기

시계열 예측을 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. 순환 신경망과 컨볼루션 신경망의 조합을 사용하여 장단기 시간 패턴을 효과적으로 모델링합니다. 이 모델은 복잡한 시계열 데이터에 특히 유용합니다.LSTNet은 시계열 예측을 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. 순환 신경망과 컨볼루션 신경망의 조합을 사용하여 장단기 시간 패턴을 효과적으로 모델링합니다. 이 모델은 복잡한 시계열 데이터에 특히 유용합니다.

AI 모델 및 LLM

분해 트랜스포머와 자동 상관 메커니즘을 활용하는 장기 시계열 예측을 위한 AI 모델입니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하며, 실제 애플리케이션에서 예측 정확도를 향상시키기 위한 시리즈별 연결에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.Autoformer는 분해 트랜스포머와 자동 상관 메커니즘을 활용하는 장기 시계열 예측을 위한 AI 모델입니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성하며, 실제 애플리케이션에서 예측 정확도를 향상시키기 위한 시리즈별 연결에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.

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Informer2020 GitHub 리포지토리는 효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 Informer 모델의 PyTorch 구현을 제공합니다. 이 모델은 자체 어텐션 점수에서 롱테일 분포를 처리하기 위한 ProbSparse Attention을 특징으로 하며, 복잡한 예측 작업에 대한 고급 솔루션을 제공합니다.

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효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 주파수 강화 분해 트랜스포머(Frequency Enhanced Decomposed Transformer)입니다. 시퀀스 길이에 대한 선형 복잡성을 달성하여 다변량 및 단변량 데이터셋 모두에서 예측 오류를 크게 줄임으로써 최첨단 방법을 능가합니다. 이 모델은…FEDformer는 효율적인 장기 시계열 예측을 위해 설계된 주파수 강화 분해 트랜스포머(Frequency Enhanced Decomposed Transformer)입니다. 시퀀스 길이에 대한 선형 복잡성을 달성하여 다변량 및 단변량 데이터셋 모두에서 예측 오류를 크게 줄임으로써 최첨단 방법을 능가합니다. 이 모델은…

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Transformer 기반 모델의 공식 구현으로, 장기 시계열 예측에 사용됩니다. 시계열을 패치로 분할하고 독립적으로 처리하여 효율적이고 효과적인 예측을 제공합니다. 이 프로젝트는 지도 학습 및 자기 지도 학습 접근 방식 모두에 대한 코드를 제공하여 강력한 예측 기능을 지원합니다.PatchTST는 Transformer 기반 모델의 공식 구현으로, 장기 시계열 예측에 사용됩니다. 시계열을 패치로 분할하고 독립적으로 처리하여 효율적이고 효과적인 예측을 제공합니다. 이 프로젝트는 지도 학습 및 자기 지도 학습 접근 방식 모두에 대한 코드를 제공하여 강력한 예측 기능을 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

"Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 논문의 공식 PyTorch 구현입니다. 장기 시계열 예측 작업에서 트랜스포머보다 뛰어난 성능을 제공하는 선형 모델(Linear, DLinear, NLinear) 제품군을 소개하며, 높은 효율성과…LTSF-Linear은 "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" 논문의 공식 PyTorch 구현입니다. 장기 시계열 예측 작업에서 트랜스포머보다 뛰어난 성능을 제공하는 선형 모델(Linear, DLinear, NLinear) 제품군을 소개하며, 높은 효율성과…

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1D 시계열을 2D 공간으로 변환하여 모델링을 강화하는 일반 시계열 분석을 위한 기반 모델입니다. 예측, 대체, 이상 탐지 및 분류에서 최첨단 결과를 달성하며, 다양한 시간 패턴에 걸쳐 강력한 표현 학습을 위해 비전 백본을 활용합니다.TimesNet은 1D 시계열을 2D 공간으로 변환하여 모델링을 강화하는 일반 시계열 분석을 위한 기반 모델입니다. 예측, 대체, 이상 탐지 및 분류에서 최첨단 결과를 달성하며, 다양한 시간 패턴에 걸쳐 강력한 표현 학습을 위해 비전 백본을 활용합니다.

AI 모델 및 LLM

이 리포지토리는 "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks" 논문에 상세히 설명된 강화 학습 실험을 위한 코드를 제공합니다. 이를 통해 연구원과 개발자는 RL 맥락에서 딥 뉴럴 네트워크의 빠른 적응을 위한 메타 학습 기법을 탐색할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

이 저장소에는 NeurIPS 2017 논문 "Few-shot Learning을 위한 프로토타입 네트워크"의 코드가 포함되어 있습니다. 소수의 예시만으로 모델을 학습할 수 있는 새로운 방식의 few-shot learning 구현을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

이 리포지토리는 CVPR 2018 논문 'Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning'의 PyTorch 코드를 제공합니다. Few-Shot Learning 측면에 중점을 두어 Omniglot 및 mini-Imagenet과 같은 데이터셋에서 모델을 학습하고…

AI 모델 및 LLM

이 GitHub 리포지토리에는 "When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization" 논문의 코드가 포함되어 있습니다. 모델 기반 정책 최적화 알고리즘 구현을 제공하여 연구원 및 개발자가 실험을 재현하고 강화 학습 연구를 기반으로 구축할 수 있도록 합니다.

AI 모델 및 LLM

이 리포지토리에는 "Probabilistic Dynamics Models를 사용한 소수의 시도로 심층 강화 학습"에 대한 실험 코드가 포함되어 있습니다. PETS 알고리즘을 구현하여 불확실성을 인지하는 심층 신경망 동역학 모델과 샘플링 기반 불확실성 전파를 결합하여 RL 작업에서 효율적인 샘플 학습을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

복잡한 실시간 전략 게임인 StarCraft II에서 그랜드마스터 수준을 달성한 AI 모델입니다. 이 모델은 인간과 유사한 제약 조건 하에서 게임 제한 없이 플레이하며, 멀티 에이전트 강화 학습과 모방 학습을 활용하여 동적인 환경에서 고급 AI 역량을 보여줍니다.AlphaStar는 복잡한 실시간 전략 게임인 StarCraft II에서 그랜드마스터 수준을 달성한 AI 모델입니다. 이 모델은 인간과 유사한 제약 조건 하에서 게임 제한 없이 플레이하며, 멀티 에이전트 강화 학습과 모방 학습을 활용하여 동적인 환경에서 고급 AI 역량을 보여줍니다.

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이 프로젝트는 Relational Graph Convolutional Networks(R-GCN)의 Keras 기반 구현을 제공합니다. 방향성 관계 그래프에서의 준지도 노드 분류를 위해 설계되었습니다. 이 코드는 논문 'Modeling Relational Data with Graph Convolutional…

AI 모델 및 LLM

Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks의 PyTorch 구현체입니다. 지식 그래프 링크 예측과 같은 작업에 대한 고급 그래프 표현 학습을 가능하게 하며, 유연한 구성 연산과 다양한 점수 함수와의 호환성을 제공합니다.CompGCN은 Composition-Based Multi-Relational Graph Convolutional Networks의 PyTorch 구현체입니다. 지식 그래프 링크 예측과 같은 작업에 대한 고급 그래프 표현 학습을 가능하게 하며, 유연한 구성 연산과 다양한 점수 함수와의 호환성을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

이 GitHub 리포지토리는 "Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank" 논문에서 소개된 PPNP 및 APPNP 모델에 대한 TensorFlow 및 PyTorch 구현을 제공합니다. 결과 재현을 위한 코드와 그래프 기반 머신러닝…

AI 모델 및 LLM

이 저장소는 "그래프 컨볼루션 네트워크의 단순화" 논문의 공식 구현을 제공합니다. 비선형성을 제거하고 가중치 행렬을 축소하여 훈련 시간을 크게 줄이면서도 경쟁력 있는 성능을 달성하는 선형 모델을 제공하는 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN) 모델을 제공합니다.

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그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.Graph Neural PDEs는 그래프 학습을 연속적인 확산 과정으로 취급하는 그래프 신경망(GNN)을 위한 Python 코드를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. GRAND 및 BLEND 모델을 구현하여 과도한 평활화 및 깊이 제한과 같은 일반적인 그래프 학습 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

이 블로그 게시물은 최신 홉필드 네트워크를 기반으로 하는 새로운 PyTorch 홉필드 레이어를 소개합니다. 이는 고전적인 홉필드 네트워크를 연속적인 상태와 패턴으로 일반화하여 지수적인 저장 용량과 빠른 수렴을 제공합니다. 업데이트 규칙은 트랜스포머 셀프 어텐션과 동등함이 입증되어 새로운 딥러닝 아키텍처를 가능하게 합니다.

AI 모델 및 LLM

동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.Temporal Graph Networks (TGNs)는 동적 그래프에 대한 딥러닝을 위한 일반적이고 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 이 Python 기반 라이브러리는 새로운 메모리 모듈과 그래프 기반 연산자를 활용하여 진화하는 그래프 구조에 대한 계산 효율성과 예측 정확도에서 기존 방법을 능가합니다.

AI 모델 및 LLM

팩터라이제이션 모델을 위한 오픈 소스 딥러닝 툴킷으로, 특히 eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) 모델의 소스 코드를 공개합니다. 딥 추천 시스템 및 팩터라이제이션 기반 머신러닝 작업의 기반을 제공하는 것을 목표로 합니다.xDeepFM은 팩터라이제이션 모델을 위한 오픈 소스 딥러닝 툴킷으로, 특히 eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM) 모델의 소스 코드를 공개합니다. 딥 추천 시스템 및 팩터라이제이션 기반 머신러닝 작업의 기반을 제공하는 것을 목표로 합니다.

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이 GitHub 리포지토리는 Attentional Factorization Machine (AFM) 모델의 TensorFlow 구현을 제공합니다. 사용자는 주의 네트워크를 통해 특징 상호작용의 가중치를 학습하는 AFM을 추천 시스템과 같은 작업에 대해 훈련하고 평가할 수 있습니다. 이 프로젝트에는 코드, 데이터 예제,…

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추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.LightGCN은 추천 시스템을 위해 설계된 간소화된 그래프 컨볼루션 네트워크입니다. 협업 필터링을 위한 필수적인 이웃 집계 구성 요소에 중점을 두어, 상호작용 데이터로부터 사용자 및 항목 표현을 학습하는 효율적이고 효과적인 접근 방식을 제공합니다.

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그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.Neural Graph Collaborative Filtering (NGCF)는 그래프 신경망을 활용하는 추천 프레임워크입니다. 사용자-아이템 이분 그래프에서 고차 연결성을 통해 협업 신호를 명시적으로 인코딩하여 임베딩 전파를 수행합니다. 이 구현은 SIGIR 2019 논문을 기반으로 합니다.

AI 모델 및 LLM

기업이 비공식적으로 배포할 수 있는 엔터프라이즈 AI 모델과 플랫폼을 구축하며, 온프레미스 또는 격리된 클라우드 환경에서 사용할 수 있습니다. North 플랫폼은 보안에 민감한 기업을 위해 비즈니스에 적합한 에이전트 AI와 생성 언어(Command), 음성 인식(Transcribe), 번역, 문서 파싱,…Cohere는 기업이 비공식적으로 배포할 수 있는 엔터프라이즈 AI 모델과 플랫폼을 구축하며, 온프레미스 또는 격리된 클라우드 환경에서 사용할 수 있습니다. North 플랫폼은 보안에 민감한 기업을 위해 비즈니스에 적합한 에이전트 AI와 생성 언어(Command), 음성 인식(Transcribe), 번역, 문서 파싱,…

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AI 플랫폼 TOP 150 보기

소스 코드와 자연어를 학습한 대규모 언어 모델입니다. 코드 생성, 완성 및 텍스트 생성 작업에 탁월합니다. 이 리포지토리는 파인튜닝 및 추론을 위한 리소스를 제공하여 개발자가 다양한 애플리케이션에 해당 기능을 통합할 수 있도록 합니다.StarCoder는 소스 코드와 자연어를 학습한 대규모 언어 모델입니다. 코드 생성, 완성 및 텍스트 생성 작업에 탁월합니다. 이 리포지토리는 파인튜닝 및 추론을 위한 리소스를 제공하여 개발자가 다양한 애플리케이션에 해당 기능을 통합할 수 있도록 합니다.

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대규모 언어 및 시각 기능을 결합한 시각적 명령어 튜닝 모델입니다. GPT-4V 수준의 성능 달성을 목표로 하며, 멀티모달 이해 및 상호작용을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 연구원 및 개발자를 위한 코드, 모델 및 리소스를 제공합니다.LLaVA는 대규모 언어 및 시각 기능을 결합한 시각적 명령어 튜닝 모델입니다. GPT-4V 수준의 성능 달성을 목표로 하며, 멀티모달 이해 및 상호작용을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 연구원 및 개발자를 위한 코드, 모델 및 리소스를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

다국어 텍스트-이미지 잠재 확산 모델입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅을 포함한 고급 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 모델은 향상된 이미지 생성 제어를 위해 ControlNet을 지원하며, 텍스트와 이미지에 대한 이해도를 높여 더욱 미적인 결과물을 생성하는 강력한 인코더를…Kandinsky 2는 다국어 텍스트-이미지 잠재 확산 모델입니다. 텍스트-이미지, 이미지-이미지, 인페인팅을 포함한 고급 이미지 생성 기능을 제공합니다. 이 모델은 향상된 이미지 생성 제어를 위해 ControlNet을 지원하며, 텍스트와 이미지에 대한 이해도를 높여 더욱 미적인 결과물을 생성하는 강력한 인코더를…

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Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 대규모 언어 모델 시리즈입니다. 지시 사항 이해, 추론, 텍스트 이해 및 다국어 지원에서 향상된 기능을 제공합니다. 이 모델은 사고 모드와 비사고 모드를 포함한 다양한 크기와 구성으로 제공되며, 긴 컨텍스트 이해 기능을 갖추고 있습니다.Qwen3는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 대규모 언어 모델 시리즈입니다. 지시 사항 이해, 추론, 텍스트 이해 및 다국어 지원에서 향상된 기능을 제공합니다. 이 모델은 사고 모드와 비사고 모드를 포함한 다양한 크기와 구성으로 제공되며, 긴 컨텍스트 이해 기능을 갖추고 있습니다.

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비디오에서 자기 지도 학습을 위한 PyTorch 구현체입니다. 인간의 주석이나 픽셀 수준의 재구성이 없이 시각적 표현을 학습하기 위해 공동 임베딩 예측 아키텍처를 활용합니다. 코드와 모델은 다양한 다운스트림 비디오 및 이미지 작업을 위해 설계되었습니다.V-JEPA는 비디오에서 자기 지도 학습을 위한 PyTorch 구현체입니다. 인간의 주석이나 픽셀 수준의 재구성이 없이 시각적 표현을 학습하기 위해 공동 임베딩 예측 아키텍처를 활용합니다. 코드와 모델은 다양한 다운스트림 비디오 및 이미지 작업을 위해 설계되었습니다.

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Python용 Anthropic SDK는 개발자에게 Claude API에 대한 직접적인 액세스를 제공합니다. 이 오픈 소스 라이브러리는 고급 AI 기능을 Python 애플리케이션에 통합하는 것을 용이하게 하여 다양한 자연어 처리 작업을 위해 Anthropic의 언어 모델과 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있도록…

AI 모델 및 LLM

딥러닝 오디오 생성 및 처리를 위한 PyTorch 라이브러리입니다. 제어 가능한 음악 생성을 위한 MusicGen, 텍스트-사운드 생성을 위한 AudioGen과 같은 최첨단 모델을 제공합니다. 이 라이브러리에는 EnCodec 오디오 압축기와 연구용 학습 코드도 포함되어 있습니다.Audiocraft는 딥러닝 오디오 생성 및 처리를 위한 PyTorch 라이브러리입니다. 제어 가능한 음악 생성을 위한 MusicGen, 텍스트-사운드 생성을 위한 AudioGen과 같은 최첨단 모델을 제공합니다. 이 라이브러리에는 EnCodec 오디오 압축기와 연구용 학습 코드도 포함되어 있습니다.

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Stability AI에서 개발한 오픈 소스 언어 모델 시리즈입니다. 이 GitHub 리포지토리는 StableLM-3B-4E1T 및 StableLM-Alpha v2와 같은 다양한 체크포인트에 대한 액세스를 제공하며 지속적인 개발을 지원합니다. 고급 AI 언어 기능을 탐색하고 구축하려는 연구원 및…StableLM은 Stability AI에서 개발한 오픈 소스 언어 모델 시리즈입니다. 이 GitHub 리포지토리는 StableLM-3B-4E1T 및 StableLM-Alpha v2와 같은 다양한 체크포인트에 대한 액세스를 제공하며 지속적인 개발을 지원합니다. 고급 AI 언어 기능을 탐색하고 구축하려는 연구원 및…

AI 모델 및 LLM

StyleGAN 이미지의 텍스트 기반 조작을 위한 공식 구현체입니다. CLIP의 시각-언어 이해 능력과 StyleGAN의 생성 기능을 활용하여 텍스트 프롬프트를 통해 직관적인 이미지 편집을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 잠재 벡터 최적화, 잠재 매퍼, 글로벌 StyleSpace 방향의 세 가지…StyleCLIP은 StyleGAN 이미지의 텍스트 기반 조작을 위한 공식 구현체입니다. CLIP의 시각-언어 이해 능력과 StyleGAN의 생성 기능을 활용하여 텍스트 프롬프트를 통해 직관적인 이미지 편집을 가능하게 합니다. 이 프로젝트는 잠재 벡터 최적화, 잠재 매퍼, 글로벌 StyleSpace 방향의 세 가지…

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MiniGPT-4 및 MiniGPT-v2의 오픈 소스 코드로, 비전-언어 이해를 향상시키는 고급 대규모 언어 모델입니다. 이 모델들은 비전-언어 작업을 위한 멀티태스크 학습을 가능하게 하며, 이미지 이해 및 생성 기능을 제공합니다. Llama 2 및 Vicuna 모델을 기반으로 구축되어 연구원 및 개발자를 위한 강력한…

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AUI의 Apollo-1은 작업 지향 대화를 위한 신경-기호 기반 모델입니다. 가중치가 아닌 코드로 추론하여 기업이 사용자 대화 중 비즈니스 규칙을 따르는 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. Apollo-1은 추적 가능한 의사 결정, 도구 활성화, 규칙 기반 제어 가능성 및 검증된 응답을 제공하여 예측 가능한 AI를…

AI 모델 및 LLM

텍스트, 비전, 음성 기능을 위한 통합 API를 제공합니다. 강력한 출력 품질, 개인 정보 보호 중심 인프라, 예측 가능한 비용에 중점을 두어 팀이 더 높은 성능의 AI 경험을 구축하고 사전 구축된 워크플로와 빠른 추론으로 사용자를 더 빠르게 전환할 수 있도록 지원합니다.Text Generator는 텍스트, 비전, 음성 기능을 위한 통합 API를 제공합니다. 강력한 출력 품질, 개인 정보 보호 중심 인프라, 예측 가능한 비용에 중점을 두어 팀이 더 높은 성능의 AI 경험을 구축하고 사전 구축된 워크플로와 빠른 추론으로 사용자를 더 빠르게 전환할 수 있도록 지원합니다.

AI 모델 및 LLM

Contexts Optical Compression에 중점을 둔 GitHub 프로젝트입니다. 개발자들이 이 프로젝트에 기여하여 광학 문자 인식 및 데이터 압축 기능을 향상시킬 수 있습니다.DeepSeek-OCR는 Contexts Optical Compression에 중점을 둔 GitHub 프로젝트입니다. 개발자들이 이 프로젝트에 기여하여 광학 문자 인식 및 데이터 압축 기능을 향상시킬 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM

개발자가 단일 통합으로 1K, 2K 및 4K의 고해상도 이미지를 생성하고 편집할 수 있도록 하는 Kie.ai의 Google Nano Banana Pro (Gemini 3.0 Pro Image)를 위한 비용 효율적인 API입니다.

AI 모델 및 LLM

GPT, Claude, Gemini를 포함하여 100개 이상의 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API 게이트웨이를 제공합니다. 기존 시스템과의 원활한 통합을 통해 개발자들이 단일 API 키로 다양한 AI 모델을 활용하고 사용량 기반 요금제를 이용할 수 있도록 합니다.OfoxAI는 GPT, Claude, Gemini를 포함하여 100개 이상의 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API 게이트웨이를 제공합니다. 기존 시스템과의 원활한 통합을 통해 개발자들이 단일 API 키로 다양한 AI 모델을 활용하고 사용량 기반 요금제를 이용할 수 있도록 합니다.

AI 모델 및 LLM

단일 초상 사진과 스크립트 또는 오디오를 사용하여 입술 동기화된 대화 비디오로 변환하는 오픈 소스 AI 모델입니다. 오디오와 비디오를 함께 생성하여 한 번의 패스로 정렬된 결과를 제공합니다. 온라인에서 무료로 사용해 보거나 자체 호스팅할 수 있습니다.daVinci-MagiHuman은 단일 초상 사진과 스크립트 또는 오디오를 사용하여 입술 동기화된 대화 비디오로 변환하는 오픈 소스 AI 모델입니다. 오디오와 비디오를 함께 생성하여 한 번의 패스로 정렬된 결과를 제공합니다. 온라인에서 무료로 사용해 보거나 자체 호스팅할 수 있습니다.

AI 모델 및 LLM미디어 및 엔터테인먼트

Miso Labs에서 개발한 Miso TTS 8B의 정보, 데모 및 접근 사이트로, 표현력이 풍부한 대화형 음성과 저지연 음성 에이전트 연구를 위해 구축된 오픈 웨이트 영어 전용 텍스트-투-스피치 모델입니다.Miso One은 Miso Labs에서 개발한 Miso TTS 8B의 정보, 데모 및 접근 사이트로, 표현력이 풍부한 대화형 음성과 저지연 음성 에이전트 연구를 위해 구축된 오픈 웨이트 영어 전용 텍스트-투-스피치 모델입니다.

AI 모델 및 LLM

브라우저에서 등록 없이 실행되는 오픈 소스 DeepSeek V3 모델(671B 파라미터)의 무료 온라인 데모와 개인 및 상업적 사용을 위한 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 링크를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

제품 팀, 개발자 및 제작자가 다양한 이미지, 비디오 및 오디오 생성 모델을 탐색하고 비교하며 원활하게 활용할 수 있도록 하는 통합 API 플랫폼입니다. 단일 API를 통해 테스트에서 프로덕션으로의 전환을 간소화합니다.SJolt는 제품 팀, 개발자 및 제작자가 다양한 이미지, 비디오 및 오디오 생성 모델을 탐색하고 비교하며 원활하게 활용할 수 있도록 하는 통합 API 플랫폼입니다. 단일 API를 통해 테스트에서 프로덕션으로의 전환을 간소화합니다.

AI 모델 및 LLM

Claude와 GPT를 포함하여 110개 이상의 모델을 집계하는 다중 모델 AI API 플랫폼으로, 공식 API보다 최대 95% 저렴한 가격으로 제공합니다. 사용자는 간편한 접근과 통합을 위해 단일 API 키와 엔드포인트를 제공합니다.APIMODELS는 Claude와 GPT를 포함하여 110개 이상의 모델을 집계하는 다중 모델 AI API 플랫폼으로, 공식 API보다 최대 95% 저렴한 가격으로 제공합니다. 사용자는 간편한 접근과 통합을 위해 단일 API 키와 엔드포인트를 제공합니다.

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언어 번역 및 시각 이해를 포함한 다양한 응용 프로그램을 위해 설계된 고급 AI 모델입니다. 향상된 성능과 효율성을 제공하며, 원활한 통합을 위해 여러 언어와 플랫폼을 지원합니다.텐센트 혼위안 대형 모델은 언어 번역 및 시각 이해를 포함한 다양한 응용 프로그램을 위해 설계된 고급 AI 모델입니다. 향상된 성능과 효율성을 제공하며, 원활한 통합을 위해 여러 언어와 플랫폼을 지원합니다.

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블랙 포레스트 랩스의 플럭스 3는 이미지, 비디오 및 오디오로부터 학습하는 멀티모달 기초 모델입니다. 이는 창작자들이 다양한 미디어 유형에서 콘텐츠를 원활하게 생성할 수 있도록 하여 시각적 지능과 창의적 작업 흐름을 향상시킵니다.

AI 모델 및 LLM

80개 이상의 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API를 제공하며, 직접 제공업체 요금에 비해 최대 90%의 비용 절감 효과를 제공합니다. 사용자는 성공적인 호출에 대해서만 비용을 지불하며, 크레딧의 만료가 없고 가입 시 무료 크레딧을 제공합니다.you.bot는 80개 이상의 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API를 제공하며, 직접 제공업체 요금에 비해 최대 90%의 비용 절감 효과를 제공합니다. 사용자는 성공적인 호출에 대해서만 비용을 지불하며, 크레딧의 만료가 없고 가입 시 무료 크레딧을 제공합니다.

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GPT, Gemini, Kling과 같은 주요 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API를 제공합니다. 무료 API 크레딧, 투명한 가격 책정, 실패한 생성에 대한 요금이 없으며, AI 기능을 효율적으로 통합하려는 개발자에게 이상적인 솔루션입니다.Emix.ai는 GPT, Gemini, Kling과 같은 주요 AI 모델에 접근할 수 있는 통합 API를 제공합니다. 무료 API 크레딧, 투명한 가격 책정, 실패한 생성에 대한 요금이 없으며, AI 기능을 효율적으로 통합하려는 개발자에게 이상적인 솔루션입니다.

AI 모델 및 LLM

소셜 인터랙티브 애플리케이션에 최적화된 실시간 오디오-비주얼 생성 모델입니다. 220억 개의 매개변수를 통해 스트리밍 생성 및 서브 초 상호작용을 가능하게 하여 매력적인 소셜 미디어 콘텐츠를 만드는 데 이상적입니다.Cat-MaineCoon은 소셜 인터랙티브 애플리케이션에 최적화된 실시간 오디오-비주얼 생성 모델입니다. 220억 개의 매개변수를 통해 스트리밍 생성 및 서브 초 상호작용을 가능하게 하여 매력적인 소셜 미디어 콘텐츠를 만드는 데 이상적입니다.

AI 모델 및 LLM미디어 및 엔터테인먼트

단일 키를 통해 100개 이상의 AI 모델과 1,000개의 도구에 대한 접근을 통합하는 AI API 게이트웨이입니다. 다양한 애플리케이션을 위한 유연한 가격 옵션을 제공하면서 청구 및 사용 추적을 간소화합니다.flatkey는 단일 키를 통해 100개 이상의 AI 모델과 1,000개의 도구에 대한 접근을 통합하는 AI API 게이트웨이입니다. 다양한 애플리케이션을 위한 유연한 가격 옵션을 제공하면서 청구 및 사용 추적을 간소화합니다.

AI 모델 및 LLM

모든 사람과 함께 지능을 공동 창출하는 데 중점을 둔 글로벌 AI 기술 회사입니다. 이 회사는 다중 모달 AI 모델 시리즈를 개발하고 AI 네이티브 제품을 제공하여 전 세계 2억 명 이상의 사용자에게 서비스를 제공합니다.MiniMax는 모든 사람과 함께 지능을 공동 창출하는 데 중점을 둔 글로벌 AI 기술 회사입니다. 이 회사는 다중 모달 AI 모델 시리즈를 개발하고 AI 네이티브 제품을 제공하여 전 세계 2억 명 이상의 사용자에게 서비스를 제공합니다.

AI 모델 및 LLM

사용자와 지능의 본질 간의 대화를 촉진하는 Xiaomi의 AI 플랫폼입니다. 복잡한 정보를 이해할 수 있는 언어와 행동으로 압축하여 일상 생활에서 창의성과 이해를 촉진하는 것을 목표로 합니다.MiMo는 사용자와 지능의 본질 간의 대화를 촉진하는 Xiaomi의 AI 플랫폼입니다. 복잡한 정보를 이해할 수 있는 언어와 행동으로 압축하여 일상 생활에서 창의성과 이해를 촉진하는 것을 목표로 합니다.

AI 모델 및 LLM

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GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash를 포함한 100개 이상의 AI 모델에 단일 API를 통해 접근할 수 있는 서비스를 제공합니다. 실시간 가격 책정이 가능하며 다양한 AI 코딩 도구와 호환됩니다.OfoxAI는 GPT-5.5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.5 Flash를 포함한 100개 이상의 AI 모델에 단일 API를 통해 접근할 수 있는 서비스를 제공합니다. 실시간 가격 책정이 가능하며 다양한 AI 코딩 도구와 호환됩니다.

AI 모델 및 LLM

GPT, Claude, DeepSeek와 같은 여러 AI 모델에 접근할 수 있는 단일 API 키를 할인된 가격으로 제공합니다. 신규 사용자는 $50의 체험 크레딧을 받아 AI API 요구에 대한 저렴한 솔루션을 이용할 수 있습니다.APIMaster는 GPT, Claude, DeepSeek와 같은 여러 AI 모델에 접근할 수 있는 단일 API 키를 할인된 가격으로 제공합니다. 신규 사용자는 $50의 체험 크레딧을 받아 AI API 요구에 대한 저렴한 솔루션을 이용할 수 있습니다.

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