Euisuk’s Dev Log

[꿀팁] .bashrc로 로컬에서 ALIAS를 활용한 여러 쿠다 활용하기

Introduction 여러 명이 함께 사용하는 서버 환경에서 CUDA 버전을 관리하는 것은 까다로운 일입니다. 시스템 전역에 영향을 주지 않고, 본인의 개발 환경에서만 CUDA 버전을 바꾸어 사용하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 특히, 서로 다른 프로젝트에서 각각 다른 CUDA 버전을 요구할 때는 더욱 복잡해집니다. 이 글에서는 CUDA를 시...

환경설정 Linux 꿀팁 NVIDIA

Posted by Euisuk's Dev Log on October 10, 2024

[강의노트] LangChain Academy : Introduction to LangGraph (Module 1)

랭체인(LangChain)과 랭그래프(LangGraph)는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 도구들입니다. 위 강의는 LangChain에서 운영하는 LangChain Academy에서 제작한 “Introduction to LangGraph” 강의의 내용을 정리 및 추가 설명한 내용입니다. 강의 링크 : https:...

LangGraph 강의노트 AI Agent LangChain

Posted by Euisuk's Dev Log on October 10, 2024

[Paper Review] NLP 공부하는 사람이라면 꼭 읽어야하는 논문 대신 정리해드립니다

✍️ 자연어 처리(NLP)는 빠르게 발전하고 있는 분야로, 수많은 획기적인 연구 논문들이 매년 발표되고 있습니다. 만약 여러분이 NLP에 처음 발을 들이거나, 연구를 더 깊이 이해하고자 한다면, 다음에 소개할 논문들이 핵심 개념과 최근 발전 동향을 파악하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 다음은 해당 블로그에서 소개하는 “Must-Read Res...

Paper Review NLP Transformer

Posted by Euisuk's Dev Log on October 9, 2024

[트렌드] 2025년 트렌드 : LMM, LAM, AGENT, 그리고 FMOps

Introduction 2023년 ChatGPT로 인해 LLM(Large Language Model)의 시대가 열리면서, 2024년은 LLM이 보다 고도화되면서 RAG, LLMOps 등 많은 시장 및 AI연구에 변화를 주고 있습니다. 마찬가지로, 2025년이 다가오면서 IT 산업은 다시 한번 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. 이번 글에서는 다가올 ...

트렌드 AI Agent IT지식

Posted by Euisuk's Dev Log on October 2, 2024

[Paper Review] Mamba2 - Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality

링크 : https://arxiv.org/pdf/2405.21060 다음은 논문 “Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality”의 각 챕터별로 자세한 리뷰 및 정리입니다. 1. Introdu...

Paper Review NLP Transformer 딥러닝 State Space Model

Posted by Euisuk's Dev Log on October 2, 2024

[Paper Review] A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO ARCHITECTURES IN COMPUTER VISION: FROM YOLOV1 TO YOLOV8 AND YOLO-NAS

YOLO 모델 서베이 페이퍼 링크 : https://www.mdpi.com/2504-4990/5/4/83 📖 (참고) YOLO 버전의 발전 💡 공식 버전: YOLO의 원 개발자인 Joseph Redmon은 YOLOv3까지 개발했습니다. 이후 그는 윤리적 이유로 객체 탐지 연구를 중단했습니다. Joseph Redmon이 객체 탐...

Computer Vision Paper Review 딥러닝 CNN

Posted by Euisuk's Dev Log on October 2, 2024

[Paper Review] Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

최근 딥러닝 아키텍처의 중심에는 트랜스포머가 자리 잡고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)뿐만 아니라, 그림을 생성하는 데 쓰이는 디퓨전 모델 또한 트랜스포머 구조를 활용하고 있습니다. 이외에도 시계열 분석이나 추천 시스템과 같은 다양한 분야에서 트랜스포머가 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 그러나 트랜스포머를 대체할 수 있는 새로운 아키텍처를 모색...

Paper Review State Space Model 딥러닝 NLP 시계열

Posted by Euisuk's Dev Log on September 29, 2024

[Paper Review] Structured State Space Models for Deep Sequence Modeling

시계열 데이터를 효율적으로 처리하는 방법은 지난 몇 년 동안 빠르게 발전했습니다. 특히, CMU에 계신 Albert Gu 교수님은 긴 시계열 의존성(Long-Range Dependencies, LRDs)을 처리하는 데 집중한 HiPPO(2020), LSSL(2021), 그리고 S4(2022)와 같은 연구들을 하고 계십니다. 이번 글에서는 연구의 흐름...

Paper Review State Space Model 딥러닝 시계열

Posted by Euisuk's Dev Log on September 25, 2024

[개념] 인공지능을 위한 선형대수 : 행렬편

1. 행렬(Matrix)의 정의 인공지능 및 기계 학습에서 행렬(matrix)은 데이터를 처리하고 표현하는 중요한 도구입니다. 행렬은 수를 직사각형 형태로 배열한 것으로, 데이터를 수학적으로 다루기 위해 필수적입니다. 행렬을 사용하면 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 계산할 수 있습니다. 예시: 우리가 이미 익숙한 데이터 테이블을 생각해봅시다....

수학 개념정리 차원축소

Posted by Euisuk's Dev Log on September 24, 2024

[Paper Review] Resurrecting Recurrent Neural Networks for Long Sequences

논문 “Resurrecting Recurrent Neural Networks for Long Sequences”는 25 Apr 2023에 publish되었으며, ICML 2023 OralPoster에 발표된 논문입니다. 해당 논문은 “Recurrent Neural Networks (RNN)의 성능을 복원하여 긴 시퀀스에서의 효율적인 학습과 추론”을 ...

Paper Review State Space Model 딥러닝 시계열

Posted by Euisuk's Dev Log on September 24, 2024

Euisuk's Dev Log

[꿀팁] .bashrc로 로컬에서 ALIAS를 활용한 여러 쿠다 활용하기

[강의노트] LangChain Academy : Introduction to LangGraph (Module 1)

[Paper Review] NLP 공부하는 사람이라면 꼭 읽어야하는 논문 대신 정리해드립니다

[트렌드] 2025년 트렌드 : LMM, LAM, AGENT, 그리고 FMOps

[Paper Review] Mamba2 - Transformers are SSMs: Generalized Models and Efficient Algorithms Through Structured State Space Duality

[Paper Review] A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO ARCHITECTURES IN COMPUTER VISION: FROM YOLOV1 TO YOLOV8 AND YOLO-NAS

[Paper Review] Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

[Paper Review] Structured State Space Models for Deep Sequence Modeling

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