[230209] 모두의연구소가 전해드리는 오늘의 AI뉴스

안녕하세요 모두의연구소 다육이입니다.

오늘 전해드릴 내용은 모두의연구소에서 소개한 LLMOps에 대해 소개할 예정입니다. 또한 HuggingFace에서 공개한 음성 딥러닝모델 SpeechT5 그리고 Google Cloud AI팀엥서 공개한 이상치 탐지 모델에 대해 소개할 예정입니다.

• https://modulabs.co.kr/blog/llmops-intro/
  이번에는 모두의연구소 공식 블로그에 올라온 LLMOps에 대해 소개하려고 합니다. LLMOps는 MLOps와 같은 개념이긴하나 둘의 차이점은 LLMOps는 모델 파라미터 사이즈가 엄청나다는걸 가정했습니다. 그렇기에 CI/CD에 중점을 맞추었다기보다 모델을 만들 때의 과정과 사용방법에 대한 최적화를 중점을 두었습니다. LLMOps에 대해 구체적으로 알고 싶다면 해당 글을 참고하시면 됩니다.
  

• https://huggingface.co/blog/speecht5

  HuggingFace에서 Transformers를 이용해 SpeechT5를 제공한다고 합니다. SpeechT5는 Microsoft Research팀에서 만들었고 기존 모델의 공식 체크포인트는 HuggingFace Hub에 올라가 있었는데 이번에 HuggingFace에서 공식 지원될 수 있게 바꿨다고 합니다. SpeechT5는 음성인식과 같은 음성에서 텍스트, 오디오 생성과 같은 텍스트에서 음성, 목소리 변환과 같은 음성에서 음성으로 바꾸는 걸 지원합니다. 음성인식에 관심이 있으시다면 링크를 눌러주세요!!
  

• https://ai.googleblog.com/2023/02/unsupervised-and-semi-supervised.html

  구글 Cloud AI팀에서 이상치 탐지에 대한 글을 작성했습니다. 이상치 탐지란 정상적인 샘플과 비정상적인 샘플을 구별해 데이터 안에 예상치 못한 패턴을 찾는 task라 볼 수 있습니다. 이상치 탐지 데이터는 정상/비정상이라는 라벨이 붙어있지 않는 경우가 많아 구글 Cloud AI팀은 라벨이 없는 상태를 가정하는 모델과 라벨이 조금밖에 없는 상태에서 성능을 낼 수 있는 모델 2개를 제안했습니다. 자세한 내용은 해당 블로그에서 확인할 수 있습니다.
  

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