AI 요약관련 정보

• 확산 모델은 코드, 이미지, 비디오 생성 등 다양한 AI 작업에서 기존 대규모 언어 모델(LLM)을 빠르게 대체하고 있습니다. 🚀
• LLM은 토큰을 왼쪽에서 오른쪽으로 순차적으로 생성하며, 초기 토큰에 최종 결과가 크게 의존하여 수정이 어렵습니다. ➡️
• 반면 확산 모델은 처음에 빈 토큰을 생성한 후, 전체 출력을 반복적으로 개선하고 수정하여 완성도를 높입니다. 🎨
• 이러한 반복적 개선 방식은 인간의 사고방식과 유사하게 전체적인 맥락에서 오류를 수정하고 품질을 향상시킬 수 있게 합니다. 💡
• 확산 모델은 훈련 시 중복 데이터를 훨씬 더 효율적으로 활용할 수 있어(LLM의 4배 대비 100배), 제한된 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 📈
• 데이터를 반복적으로 사용하여 신경망 가중치를 업데이트하고 미세 조정함으로써, 데이터 활용의 ROI(투자 수익률)를 극대화합니다. ✨